pytorch跑过一次模型改动初始化BN层为什么结果没有变化

  • 浅谈pytorch中的BN层的注意事项

    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 ...

  • pytorch中的model.eval()和BN层的使用

    看代码吧~ class ConvNet(nn.module): def __init__(self, num_class=10): super(ConvNet, self).__init__() se ...

  • 可视化pytorch 模型中不同BN层的running mean曲线实例

    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 ...

  • pytorch固定BN层参数的操作

    背景: 基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同. 原因: 未固定主分支BN层中的running_mean和runnin ...

  • pytorch  网络参数 weight bias 初始化详解

    权重初始化对于训练神经网络至关重要,好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生. 在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考. 注意:第一种方法不推荐.尽量使用后两种方法. # ...

  • Pytorch - TORCH.NN.INIT 参数初始化的操作

    Pytorch - TORCH.NN.INIT 参数初始化的操作

    路径: https://pytorch.org/docs/master/nn.init.html#nn-init-doc 初始化函数:torch.nn.init # -*- coding: utf-8 ...

  • 对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解

    函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

  • pytorch之添加BN的实现

    pytorch之添加BN层 批标准化 模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果,这也是卷积网络能 ...

  • pytorch权值初始化weight initilzation

    目录 pytorch中的权值初始化 pytorch中的权值初始化 官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Modu ...

  • Pytorch 实现权重初始化

    在TensorFlow中,权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的. 而PyTorch则提供了另一种方法:首先应该声明张量,然后修改张量的权重.通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权 ...

  • CNN的Pytorch实现(LeNet)

    CNN的Pytorch实现(LeNet)

    目录 CNN的Pytorch实现(LeNet) 1. 任务目标 2. 库的导入 3. 模型定义 4. 数据加载.处理 5.模型训练 整个代码 CNN的Pytorch实现(LeNet)   上次写了一篇 ...

  • 关于PyTorch源码解读之torchvision.models

    PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvisi ...

  • 聊聊PyTorch中eval和no_grad的关系

    首先这两者有着本质上区别 model.eval()是用来告知model内的各个layer采取eval模式工作.这个操作主要是应对诸如dropout和batchnorm这些在训练模式下需要采取不同操作的 ...

  • 聊聊pytorch测试的时候为何要加上model.eval()

    Do need to use model.eval() when I test? Sure, Dropout works as a regularization for preventing over ...

  • 解决Pytorch半精度浮点型网络训练的问题

    用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model. ...

  • PyTorch 编写代码遇到的问题及解决方案

    PyTorch 编写代码遇到的问题及解决方案

    PyTorch编写代码遇到的问题 错误提示:no module named xxx xxx为自定义文件夹的名字 因为搜索不到,所以将当前路径加入到包的搜索目录 解决方法: import sys sys ...

  • pytorch教程resnet.py的实现文件源码分析

    pytorch教程resnet.py的实现文件源码分析

    目录 调用pytorch内置的模型的方法 解读模型源码Resnet.py 包含的库文件 该库定义了6种Resnet的网络结构 每种网络都有训练好的可以直接用的.pth参数文件 Resnet中大多使用3 ...

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    深入理解Pytorch微调torchvision模型

    目录 一.简介 二.导入相关包 三.数据输入 四.辅助函数 1.模型训练和验证 2.设置模型参数的'.requires_grad属性' 一.简介 在本小节,深入探讨如何对torchvision进行微调 ...

  • BatchNorm2d原理、作用及pytorch中BatchNorm2d函数的参数使用

    目录 BN原理.作用 函数参数讲解 总结 BN原理.作用 函数参数讲解 BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_run ...

  • 运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器

    本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

    • 2024-04-09

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