pytorch获取模型每层的名字 / 张生荣

pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式

如下所示: #获取模型权重 for k, v in model_2.state_dict().iteritems(): print("Layer {}".format(k)) pr ...

实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出, 那么就可以如下操作: import numpy as np import torch from torchvision import models fro ...

Pytorch官方目前无法像tensorflow, caffe那样直接给出shape信息,详见 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/3043 以下代码算一种 ...

目录 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行训练 2.4 载入模型进行迁移 3 总结 1 引言各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈.今天 ...

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制 ...

目录 [1]方法一:获取nn.Sequential的中间层输出 [2]方法二:IntermediateLayerGetter [3]方法三:钩子 [1]方法一:获取nn.Sequential的中间层输 ...

先用最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后加上批标准化验证是否有效首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet,命名为net.py import torch from to ...

本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出; import torch import torch.nn a ...

举例 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=True) print(base_model.summary()) 得到这个结果补充 ...

最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程中,会将一个Bat ...

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,modu ...

全连接神经网络(FC) 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC. FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接 ...

目录 1.CNN卷积层 2. 池化层 3.数据批量标准化 4.nn.Module类 ①各类函数 ②容器功能 ③参数管理 ④调用GPU ⑤存储和加载 ⑥训练.测试状态切换 ⑦ 创建自己的层 5.数据增强 ...

目录 Step 1. 获取混淆矩阵 Step 2. 混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结 Step 1. 获取混淆矩阵 #首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵 conf_matrix = t ...

工作中需要通过JS去获取当前使用的浏览器的名字以及版本号,网上大堆资料都有一个关键词是 navigator.appName,但是这个方法获取的浏览器的名字只有两种要么是IE要么就是Netscap,倒是 ...

实例如下所示: from functools import reduce from operator import mul def get_num_params(): num_params = 0 f ...

注意,一般官方接口都带有可导功能,如果你实现的层不具有可导功能,就需要自己实现梯度的反向传递. 官方Linear层: class Linear(Module): def __init__(self, ...

当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现 ...