pytorch 查看某层param的shape / 张生荣

pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,modu ...

查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser(des ...

pytorch 预训练层的使用方法将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络,读取其存储的参数 3.设 ...

实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出, 那么就可以如下操作: import numpy as np import torch from torchvision import models fro ...

Pytorch官方目前无法像tensorflow, caffe那样直接给出shape信息,详见 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/3043 以下代码算一种 ...

今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor ...

由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本. 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知 ...

目录最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,"图像是否包含一只猫呢?"),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏 ...

对于多层感知机而言,整个模型做的事情就是接收输入生成输出.但是并不是所有的多层神经网络都一样,所以为了实现复杂的神经网络就需要神经网络块,块可以描述单个层.由多个层组成的组件或整个模型本身.使用块进行 ...

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 ...

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 ...

举例 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=True) print(base_model.summary()) 得到这个结果补充 ...

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 ...

大家还是直接看代码吧~ netG = Generator() print('# generator parameters:', sum(param.numel() for param in netG. ...

问题描述: 查看tensor数据大小时使用了data.shape(),报错: TypeError: 'torch.Size' object is not callable 或 TypeError: ' ...

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 ...

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 ...

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 ...