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,不需要加载前面层的权重,方法如下: model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model =

PyTorch对ResNet网络的实现解析 1.首先导入需要使用的包 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo # 默认的resnet网络,已预训练 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/mo

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 import torch from torchvision import datasets, transforms

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑   仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一.官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图  按照这个官方的原理图  修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc

地址:https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py 贴代码 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152'] model_urls = { 'resne

目录 1. ResNet理论 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差学习基本单元: 在ImageNet上的结果: 效果会随着模型层数的提升而下降,当更深的网络能够开始收敛时,就会出现降级问题:随着网络深度的增加,准确度变得饱和(这可能不足为奇),然后迅速降级. ResNet模型: 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 co

%matplotlib inline 训练一个分类器 上一讲中已经看到如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重. 你现在可能在想下一步. 关于数据? 一般情况下处理图像.文本.音频和视频数据时,可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中. 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor. 图像可以使用 Pillow, OpenCV 音频可以使用 scipy, librosa 文本可以使用原始Python和Cython来加载,或者使用 NLTK或 SpaCy 处理 特

大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以 点此 了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了

1.模型下载 1)下载新版caffe: https://github.com/BVLC/caffe 2)下载fcn代码: https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 3)将下载得到的fcn模型代码解压到caffe-master目录下 4)下载vgg16预训练好的模型和参数:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/siftflow-fcn32s-heavy.caffemodel 放置在fcn.berkeley

目录 1. 环境搭建 2. 数据集构建 3. 训练模型 4. 测试模型 5. 评估模型 6. 可视化 7. 高级进阶-网络结构更改 1. 环境搭建 将github库download下来. git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git 建议在linux环境下使用anaconda进行搭建 conda create -n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pip install -r requirements.txt 环境要求

学了几天Pytorch,大致明白代码在干什么了,贴一下.. import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F class ResBlk(nn.Module): ""&q

pytorch的并行分为模型并行.数据并行 左侧模型并行:是网络太大,一张卡存不了,那么拆分,然后进行模型并行训练. 右侧数据并行:多个显卡同时采用数据训练网络的副本. 一.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份,然后发送给多个 GPU 进行并行的计算. 注意:多卡训练要考虑通信开销的,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel

前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5,因为在训练的时候,机器上的两张卡只用到了一张,所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络,当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的,这里只是研究怎么调用两张卡. 现有方法 在网络上查找了多卡训练的方法,总结起来就是三种: nn.DataParallel pytorch-encoding distributedDataparallel 第一种方法是pytorch自带的多卡训练的方法,但是从方法的名

1.准备数据 把数据放进txt文件中(数据量大的话,就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中,任何语言都能实现),数据之间用逗号隔开,最后一列标注数据的标签(用于分类),比如0,1.每一行表示一个训练样本.如下图所示. 其中前三列表示数据(特征),最后一列表示数据(特征)的标签.注意:标签需要从0开始编码! 2.实现全连接网络 这个过程我就不多说了,如何非常简单,就是普通的代码实现,本篇博客的重点在于使用自己的数据,有些需要注意的地方我在后面会做注释.直接上代码 #隐含层参数设置 in_un

前提: 模型参数和结构是分别保存的 1. 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2.加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items() } )   model = self.model.

原因可能是pytorch 自带的BN bug:安装nvidia apex 可以解决: $ git clone https://github.com/NVIDIA/apex $ cd apex $ pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD>" UNK_TAG = "<UNK>" SOS_TAG = "<SOS>&

假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=la

# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话) os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2'