基本的卷积神经网络 from torch import nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() layer1 = nn.Sequential() # 将网络模型进行添加 layer1.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, padding=1)) # nn.Conv layer1.add_module('relu1', n…

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 关于参数初始化,主要的就是一些数学中的分布,比如正态分布.均匀分布等等. 1.pytorch (1)自定义可训练参数 torch.bernoulli(input, out=None) → Tensor 从伯努利分布中抽取二进制随机数 (0 或 1…

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81670544 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 答案:不怕不怕,pytorch自己默认有初始化 证据如下: torch.nn.Conv2d的参数初始化    https://pytorch.or…

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962…

使用了一段时间PyTorch,感觉爱不释手(0-0),听说现在已经有C++接口.在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等. 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程中,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型).一般使用pytorch里面推荐的保存方法.该方法保存的是模型的参数. #保存模型到checkpoint.pth.tar torch.save(model.module.state_…

这是看过莫凡python的学习笔记. 搭建网络,两种方式 (1)建立Sequential对象 import torch net = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(2,10), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(10,2)) 输出网络结构 Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in…

一.使用Numpy初始化:[直接对Tensor操作] 对Sequential模型的参数进行修改: import numpy as np import torch from torch import nn # 定义一个 Sequential 模型 net1 = nn.Sequential( nn.Linear(30, 40), nn.ReLU(), nn.Linear(40, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10) ) # 访问第一层的参数 w1 = net1[0].w…

1.使用apply() 举例说明: Encoder :设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 # coding:utf- from torch import nn def weights_init(mod): """设计初始化函数""" classname=mod.__class__.__name__ # 返回传入的module类型 print(classname) : #这里的C…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

​  前言 训练过程主要是指编写train.py文件,其中包括参数的解析.训练日志的配置.设置随机数种子.classdataset的初始化.网络的初始化.学习率的设置.损失函数的设置.优化方式的设置.tensorboard的配置.训练过程的搭建等. 由于篇幅问题,这些内容将分成多篇文章来写.本文介绍参数解析的两种方式. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 一个模型中包含众多的训练参数,如文件保存目录.数据集目录.学习率.epoch数…