pytorch训练模型中的meta / 张生荣

pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑修改部分层,仍然调用之前的模型参数. resnet = resnet50(pretrained=False) resnet.load_state_di ...

在使用pytorch训练模型,经常需要加载大量图片数据,因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader. 为了实现小批量循环读取大型数据集,在Dataloader类具体实现中,使用了迭 ...

一.pytorch 损失函数中输入输出不匹配问题 File "C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\ ...

下图所示为最大值的去池化操作,主要包括三个参数,kernel_size: 卷积核大小(一般为3,即3x3的卷积核), stride:步,还有一个新的size. 从图中可以看出,它将维度4x4的去池化结 ...

目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化. 中心化相当于修正数据的中心位置,实现方法非常简单,就是在每个特征维度上减去对应的均值,最后得到 0 均值的特征. 标准化也非常简单,在数据变成 0 均值 ...

加载模型字典逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化 from functools import par ...

先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dil ...

Parameter 和 buffer If you have parameters in your model, which should be saved and restored in the s ...

前言自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后,感觉Pytorch的优点妙不可言,各种设计简洁,方便研究网络结构修改,容易上手,比TensorFlow的臃肿好多了.对于深度学习的初学者,Py ...

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 ...

目录前言一.torch中模型保存和加载的方式 1.模型参数和模型结构保存和加载 2.只保存模型的参数和加载——这种方式比较安全,但是比较稍微麻烦一点点二.torch中模型保存和加载出现的问题 1 ...

HTML的HTTP协议头信息中控制着页面在几个地方的缓存信息,包括浏览器端,中间缓存服务器端(如:squid等),Web服务器端.本文讨论头信息中带缓存控制信息的HTML页面(JSP/Servlet ...

前言最近在使用pytorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数即: forward 的使用 class Modu ...

目录 pytorch部署到jupyter中两种解决方案 pytorch部署到jupyter中在安装Aconda的同时,会将jupyter notebook一起安装,不过这里的jupyter not ...

目录 Vue路由配置项meta使用这里简单的举两个例子 Vue路由中的meta问题 meta (元数据) Vue路由配置项meta使用 meta简单来说就是路由元信息也就是每个路由身上携带的信息. ...

目录 modle.train,model.eval,with torch.no_grad解读 model.eval()与torch.no_grad()的作用 model.eval() torch.no ...

随机数广泛应用在科学研究, 但是计算机无法产生真正的随机数, 一般成为伪随机数. 它的产生过程: 给定一个随机种子(一个正整数), 根据随机算法和种子产生随机序列. 给定相同的随机种子, 计算机产生的 ...

今天用pytorch保存模型时遇到bug Can't pickle <class 'torch._C._VariableFunctions'> 在google上查找原因,发现是保存时保存了 ...