pytorch 怎么只保存一部分模型的参数 / 张生荣

Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don't expected).我们搭建的网络对保存文件来说,有一 ...

pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件,t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式.而pth文件是python中存储文件的常用格式.而在keras中则是使 ...

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 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import tensorflow as tf def model_1(): with tf.variable_scope("var_a"): a ...

一.保存: graph_util.convert_variables_to_constants 可以把当前session的计算图串行化成一个字节流(二进制),这个函数包含三个参数:参数1:当前活动的s ...

背景在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

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 ...

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 ...

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 ...

一:需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).astyp ...

如何使用Pytorch实现two-head(多输出)模型 1. two-head模型定义先放一张我要实现的模型结构图: 如上图,就是一个two-head模型,也是一个但输入多输出模型.该模型的特点是 ...

Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数使用含义涉及到多维tensor时,对softmax的参数dim总是很迷,下面用一个例子说明 import torch.nn as nn m ...

AlexNet (2012 ) 2012 年,AlexNet 由 Alex Krizhevsky 为 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 ( ILSVRV ) 提出的,ILSVRV 评估用于对象检 ...

目录 LeNet网络训练结果泛化能力测试 LeNet网络 LeNet网络过卷积层时候保持分辨率不变,过池化层时候分辨率变小.实现如下 from PIL import Image import cv ...

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

python代码 for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requir ...

没gpu没cuda支持的时候加载模型到cpu上计算将 model = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda( ...

目录 1 代码分段讲解 1.1 数据与模型准备 1.2 超参数范围给定 1.3 超参数随机匹配择优 1.4 超参数遍历匹配择优 1.5 模型运行与精度评定 2 完整代码本文介绍基于Python的随机 ...

AR(p)模型与MA(q)实际上是ARMA(p,q)模型的特例.它们都统称为ARMA模型,而ARMA(p,q)模型的统计性质也是AR(p)与MA(q)模型的统计性质的有机组合. 平稳系列建模假如某个 ...