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

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_

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现.网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: ''' 创建VGG块 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 ''' def make_vgg_block(in_channel, out_ch

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我学习了神经网络中权值初始化的方法 那么如何在pytorch里实现呢. PyTorch提供了多种参数初始化函数: torch.nn.init.constant(tensor, val) torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1) torch.nn.init.xavier_uniform(tensor, gain=1) 等等.详细

复制预训练model的参数,只需要重新copy一个train_val.prototxt.然后把不需要复制的层的名字改一下,如(fc7 -> fc7_new),然后fine tune即可. freeze指定层参数,只需要把对应层的学习率lr_mult 设置为0即可,如: 在layer里面加上param { lr_mult: 0 }就可以了,比如全连接层里面:layer { type: "InnerProduct" param { # 对应第1个参数blob的配置,也就是全连接层的参

代码对一个 参数赋值.以一个临时变量取代该参数的位置.     int Discount(int inputVal, int quantity, int yearTodate) { if (inputVal > 50) { inputVal -= 2; } } 重构后: int Discount(int inputVal, int quantity, int yearTodate) { int result=inputVal; if (inputVal > 50) { result -= 2;

一个简洁.好用的Pytorch训练模板 代码地址:https://github.com/KinglittleQ/Pytorch-Template 怎么使用 1) 更改template.py 替换 __init__方法中的内容,增添自己的模型.优化器.评估器等等. class Model(): def __init__(self, args): self.writer = tX.SummaryWriter(log_dir=None, comment='') self.train_logger =

args参数的赋值方法有好几种,主要介绍两种. 外部传参的方法:先找到bin目录下的exe文件,并创建快捷方法,在目标后面追加参数. 控制台主函数入口实现方法 static void Main(string[] args) { ; i < args.Length; i++) { Console.WriteLine(args[i]); } Console.ReadKey(); } 还有另外一种通过注册表: using Microsoft.Win32; using System.Windows.Fo

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

10.实体类(POJO)参数的赋值(form表单)原理 10.1.原理解析 测试用例 准备好两个实体类 public class Person { private String name; private Integer age; private Pet pet; } public class Pet { private String name; private Integer age; } html的form表单 注意这个 宠物Pet对象的name不能乱写 必须要和 person中定义的名称一

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""

第一次,调了很久.它本来已经很OK了,同时适用CPU和GPU,且可正常运行的. 为了用于性能测试,主要改了三点: 一,每一批次显示处理时间. 二,本地加载测试数据. 三,兼容LINUX和WIN 本地加载测试数据时,要注意是用将两个pt文件,放在processed目录下,raw目录不要即可. 训练数据的定义目录是在当前目录 data/MNIST/processed目录下. 我自己弄了个下载: http://u.163.com/2FUm6N1L  提取码: XJpmqUoR 只能下载20次,过了可在

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative

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running_var. 解决方法:将需要固定的BN层状态设置为eval. 问题示例: 环境:torch:1.7.0 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net

读入数字图像到数组,用CNN进行训练,发现关于图像读取的一个问题. 问题描述:读取灰度数字图像,在验证时发现存在错误,从图像到数组中的值不完全一样? main code as follows: int dst_width = 12, dst_height = 17;//set the dst size int vec_Num = dst_width*dst_height; /*the second parameter must set when read gray image, //the de

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下

假定我们要拟合的线性方程是:\(y=2x+1\) \(x\):[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] \(y\):[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29] import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotli

问题 在有一次尝试用stat()函数获取文件属性的时候,发现如果直接声明一个指针,然后把这个指针作为参数传给函数,会导致函数执行失败,原代码: #include <sys/stat.h> #include <unistd.h> #include <stdio.h> int main(void) { struct stat *sta_1; char pth_1[] = "./c12.txt"; int re = stat(pth_1, sta_1);

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1. xavier初始化 2. kaiming初始化 3. 实际使用中看到的初始化 3.1 ResNeXt,densenet中初始化 3.2 wide-residual-networks中初始化(MSRinit) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html