pytorch 不同层参数的学习率不同 / 张生荣

pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式

在目标检测的模型训练中, 我们通常都会有一个特征提取网络backbone, 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16. 为了达到比较好的训练效果, 往往会加载预训练的backbone ...

如下所示: #tensorflow 中从ckpt文件中恢复指定的层或将指定的层不进行恢复: #tensorflow 中不同的layer指定不同的学习率 with tf.Graph().as_defau ...

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, ...

用pytorch训练一个神经网络时,我们通常会很关心模型的参数总量.下面分别介绍来两种方法求模型参数一 .求得每一层的模型参数,然后自然的可以计算出总的参数. 1.先初始化一个网络模型model 比 ...

lstm(*input, **kwargs) 将多层长短时记忆(LSTM)神经网络应用于输入序列. 参数: input_size:输入'x'中预期特性的数量 hidden_size:隐藏状态'h'中的 ...

目录前言分析 ViT中nn.Parameter()的实验其他解释参考: 总结前言今天来聊一下PyTorch中的torch.nn.Parameter()这个函数,笔者第一次见的时候也是大概能 ...

在深度学习中,经常需要动态调整学习率,以达到更好地训练效果,本文纪录在pytorch中的实现方法,其优化器实例为SGD优化器,其他如Adam优化器同样适用. 一般来说,在以SGD优化器作为基本优化器, ...

前言这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. ...

param.numel() 返回param中元素的数量统计模型参数量 num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters()) pr ...

pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法,有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight,而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的,此时可以使用torch.nn.functi ...

目录 pytorch查看模型model参数parameters pytorch查看模型参数总结 1:DNN_printer 2:parameters 3:get_model_complexity_in ...

目录实际问题问题解决思路代码实现 LAST 参考文献实际问题 Pytorch有的时候需要对一些层的参数进行固定,这些层不进行参数的梯度更新问题解决思路那么从理论上来说就有两种办法优化器初 ...

本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

目录概述预处理导包数据读取与预处理数据可视化主体加载参数建立模型设置哪些层需要训练优化器设置训练模块开始训练测试测试网络效果测试训练好的模型测试数据预处理展示预测结果 ...

目录概述预处理导包数据读取与预处理数据可视化主体加载参数建立模型设置哪些层需要训练优化器设置训练模块开始训练测试测试网络效果测试训练好的模型测试数据预处理展示预测结果 ...

Pytorch凭借动态图机制,获得了广泛的使用,大有超越tensorflow的趋势,不过在工程应用上,TF仍然占据优势.有的时候我们会遇到这种情况,需要把模型应用到工业中,运用到实际项目上,TF支持的 ...

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 ...