pytorch 固定部分参数

  • pytorch 固定部分参数训练的方法

    需要自己过滤 optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3) 另外,如果是Variable, ...

  • pytorch 共享参数的示例

    在很多神经网络中,往往会出现多个层共享一个权重的情况,pytorch可以快速地处理权重共享问题. 例子1: class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): ...

  • pytorch 自定义参数不更新方式

    nn.Module中定义参数:不需要加cuda,可以求导,反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = n ...

  • tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例

    在使用tensorflow来训练一个模型的时候,有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合,是否需要停止训练. 1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算,比如 de ...

  • 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模型参数的保存和加载

    目录 一.前言 二.参数保存 三.参数的加载 四.保存和加载整个模型 五.总结 一.前言 在模型训练完成后,我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程.由于保存整个模型将耗费大量的存储,故推荐的做法是只 ...

  • Pytorch 统计模型参数量的操作 param.numel()

    Pytorch 统计模型参数量的操作 param.numel()

    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 LayerNorm参数的用法及计算过程

    pytorch LayerNorm参数的用法及计算过程

    说明 LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差,因此train()和eval()对LayerNorm没有影响. LayerNorm参数 torch.nn.LayerNor ...

  • 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 ...

  • 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 ...

  • pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    之一: torchvision 中包含了很多预训练好的模型,这样就使得 fine-tune 非常容易.本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型. 安装 pip i ...

  • JavaScript函数柯里化原理与用法分析

    JavaScript函数柯里化原理与用法分析

    本文实例讲述了JavaScript函数柯里化原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 柯里化是这样的一个转换过程,把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数(译注:最初函数的第一个参数)的函数,如 ...

  • tensorflow模型转ncnn的操作方式

    第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字. 第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make. 第三步是修改nc ...

  • python PyTorch参数初始化和Finetune

    python PyTorch参数初始化和Finetune

    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. ...

  • Pytorch反向求导更新网络参数的方法

    方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

  • 基于pytorch的保存和加载模型参数的方法

    当我们花费大量的精力训练完网络,下次预测数据时不想再(有时也不必再)训练一次时,这时候torch.save(),torch.load()就要登场了. 保存和加载模型参数有两种方式: 方式一: torc ...

  • pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

    实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

  • Pytorch 实现自定义参数层的例子

    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, ...

  • 画pytorch模型图,以及参数计算的方法

    刚入pytorch的坑,代码还没看太懂.之前用keras用习惯了,第一次使用pytorch还有些不适应,希望广大老司机多多指教. 首先说说,我们如何可视化模型.在keras中就一句话,keras.su ...

  • 在pytorch中查看可训练参数的例子

    pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...

    • 2024-04-15

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