resnet 冻结 pytorch / 张生荣

pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分

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 ...

接触pytorch一天,发现pytorch上手的确比TensorFlow更快.可以更方便地实现用预训练的网络提特征. 以下是提取一张jpg图像的特征的程序: # -*- coding: utf-8 - ...

在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现如下: class Model(nn.Module): def __init__(self): super( ...

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

使用model.named_parameters()可以轻松搞定, model.cuda() # ######################################## Froze some ...

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 ...

目录 1.定义ResNet残差模块 ①各层的定义 ②前向传播 2.ResNet18的实现 ①各层的定义 ②前向传播 3.测试ResNet18 1.定义ResNet残差模块一个block中,有两个卷积 ...

目录 1.dataset.py(先看代码的总体流程再看介绍) 2.network.py 3.train.py 4.结果与总结本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Re ...

目录简述残差结构 18-layer 实现在数据集训练简述 GoogleNet 和 VGG 等网络证明了,更深度的网络可以抽象出表达能力更强的特征,进而获得更强的分类能力.在深度网络中,随之网络 ...

目录前言一.resnet 二.resnet网络结构三.resnet18 1.导包 2.残差模块 2.通道数翻倍残差模块 3.rensnet18模块 4.数据测试 5.损失函数,优化器 6.加载数 ...

目录模型定义常用函数利用nn.Parameter()设计新的层 nn.Sequential nn.ModuleList() nn.ModuleDict() nn.Flatten 模型修改案例修改 ...

目录正文评估模型训练 ResNet50 模型正文每个 batch 前清空梯度,否则会将不同 batch 的梯度累加在一块,导致模型参数错误. 然后我们将输入和目标张量都移动到所需的设备上,并 ...

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把最后一层的输出改一下,不需要加载前面层 ...

前言如果你认为深度学习非常的吃GPU,或者说非常的耗时间,训练一个模型要非常久,但是你如果了解了迁移学习那你的模型可能只需要几分钟,而且准确率不比你自己训练的模型准确率低,本节我们将会介绍两种方法来 ...

optim 的基本使用 for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数 optim的完整流程 cifiron = nn.MSELoss() optimiter = ...

目录前言一.经典的卷积神经网络二.迁移学习的目标三.好处四.步骤五.代码前言在深度学习训练的过程中,随着网络层数的提升,我们训练的次数,参数都会提高,训练时间相应就会增加,我们今天来了 ...

目录 2.1.为什么要微调 2.2.需要微调的情况 2.4.参数冻结---指定训练模型的部分层 2.5.参数冻结的方式 2.5.1.冻结方式1 2.5.2.冻结方式2 2.5.2.冻结方式3 2.6. ...

前言最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...