Pytorch总结九之深度学习计算（2）自定义层、读取和存储、GPU计算1.自定义层介绍如何使⽤ Module 来⾃定义层，从⽽可以被重复调⽤1.1 不含模型参数的自定义层下⾯的 CenteredLayer 类通过继承 Module 类⾃定义了⼀个将输⼊减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了 forward 函数⾥。这个层⾥不含模型参数。#1.自定义层
import torch
from tor
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2023-12-13 07:08:05
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前提知识 BN层包括mean var gamma beta四个参数，。对于图像来说（4，3，2，2），一组特征图，一个通道的特征图对应一组参数，即四个参数均为维度为通道数的一维向量，图中gamma、beta参数维度均为[1,3]其中gamma、beta为可学习参数（在pytorch中分别改叫weight和bias），训练时通过反向传播更新；而running_mean、running_var则是在前
Pytorch权值初始化参考博客背景知识1. 梯度消失和爆炸2. Xavier初始化2.1 Xavier均匀分布初始化2.2 Xavier正态分布初始化3. Kaiming初始化3.1 Kaiming正态分布初始化3.2 Kaiming均匀分布初始化 背景知识神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值，因此权重初始化的选取十分的关
Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件，他们要求读入的state_dict的key和Model.state_dict()的key对应相等。而我们在进行迁移学习的过程中也许只需要使用某个预训练网络的一部分，把多个网络拼和成一个网络，或者为了得到中间层的输出而分离预训练模型中的Sequential 等等，这些情况下。传统的load方法就不是很有效
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2023-11-28 05:47:23
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在我做实验的过程中,由于卷积神经网络层数的更改,导致原始网络模型的权重加载
原创
2023-04-07 10:35:03
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如果是你自己构建的模型，那么可以再forward函数中，返回特定层的输出特征图。下面是介绍针对预训练模型，获取指定层的输出的方法。如果你只想得到模型最后全连接层之前的输出，那么只需要将最后一个全连接层去掉：import torchvision
import torch
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
print("model
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2023-09-20 16:33:22
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一、介绍内容将接触现代 NLP 技术的基础：词向量技术。第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型，它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词，从而得到每一个单词的向量表示。第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec。在实验中将以小说《三体》为例，展示了小语料在 Word2Vec 模型中能够取得的效果。在最后一个将加载已经训练好的一个大规模词向量，并利用这些词向量来做一些简单的运算
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2023-08-10 20:47:30
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pytorch冻结模型部分层的参数相关问题整理问题一：固定模型参数的方法问题二：`requires_grad==False`的参数是否要加入`optimizer`问题三：开始固定，后来又解冻的那些参数，他们的学习率如何变化 问题一：固定模型参数的方法for para in model.parameters():
para.requires_grad = Flase
optimizer =
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2023-09-25 14:28:26
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如何用pytorch选择性加载神经网络的相应层权值前言步骤step1:理解pytorch的权重文件数据存储结构step2:编程实现 前言在什么情况下需要用到这个呢，两种情况，第一种，在用迁移学习训练一个模型的时候，如果预训练模型权重结构和构建的网络结构不完全相同，即存在某个层或者某几层的结构不一样，这个时候并不需要丢掉这个权重，而可以选择性加载结构相同的网络层。第二种，在打算换用深度学习框架的时
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2023-10-27 09:32:16
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pytorch是一个非常好用的模型，值得花时间去理解去搞一搞。1 模型保存与使用torch.save：将对象序列化到硬盘上，该对象可以是 Models, tensors和 dictionaries 等。实际上是使用了python的 pickle方法。torch.load：将硬盘上序列化的对象加载设备中。实际是使用了pickle的解包方法。torch.nn.Module.load_state_dic
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2023-12-26 16:38:02
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最近在使用迁移学习跑实验，遇到要将网络的部分层的参数固定住这一问题，经过多次尝试找到了常用的几种方法。案例介绍有两个网络串联训练（model、model1），现在想固定住model的网络参数，网络训练过程中只更新model1的权重。 其中model为仅包含两个卷积层的网络，model1为仅包含一个全连接层的简单网络。 model和model1代码如下：import torch
import tor
基于可见光与激光雷达数据融合的航天器三维精细结构智能重建选题背景随着航天技术的快速发展，空间活动任务类型呈现出多元化的发展趋势。其中，太空垃圾快速清除、故障卫星在轨维修、空间目标监视寄生、空间卫星交会对接等任务成为了航天领域的研究热点。在执行空间任务过程中，需要实时感知目标三维结构，进一步基于目标三维结构解算目标位姿、部件位置等信息，最终完成空间在轨特定任务。可以说，能否精确获取空间非合作目标三维
此外可以参考PyTorch模型保存。https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187查看模型每层输出详情Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。使用很简单，如下用法：input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。pytorch-summargithub.com3
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2023-07-14 19:27:19
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文章目录更新问题方案PyTorch文档模型对应，完全导入模型不完全对应只有部分对应A属于BB属于A 更新2022.04.12更新 导入权重的用法相当普遍，但是可以导入吗？导入有什么影响？ 首先一定是可以导入的，但是导入之后是否有效果？那应该分以下情况讨论。网络模型完全对应：这种情况可以导入，而且微调效果更好网络模型不完全对应（小心这种情况）
只是输出层有部分变化，可以导入中间层有变化，不建
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2023-11-07 08:21:53
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android 系统中部分权限的列表: 访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ，读取或写入登记check-in数据库属性表的权限 获取错略位置 android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION，通过WiFi或移动基站的方...
原创
2021-07-07 13:44:42
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类 1.1UIImagePickerControllerUIImagePickerController类可以实现系统相册选取，以及拍照功能。 ps：模拟器不能拍照，要测试拍照功能，要用真机进行测试（ipad或iphone）1.1.1添加点击检测当点击添加照片控件时完成检测，这里以tableView中点击行响应事件为例子： //点击行时发生
override
# 在PyTorch中实现Loss回传时冻结部分参数
在机器学习中，特别是在使用框架如PyTorch时，我们经常需要调整模型的参数来改善性能。然而，有时我们希望在训练过程中只更新部分参数，而冻结其余参数。在本篇文章中，我们将讨论如何实现这一点。
## 整体流程
以下是实现冻结参数的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
1）添加下面一句话到模型中for p in self.parameters(): p.requires_grad = False比如加载了resnet预训练模型之后，在resenet的基础上连接了新的模快，resenet模块那部分可以先暂时冻结不更新，只更新其他部分的参数，那么可以在下面加入上面那句话class RESNET_MF(nn.Module): def __init__(self, model, pretrained): super(RESNET_MF, s
原创
2021-06-18 14:08:52
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1 android.permission.INTERNET 允许程序访问网络连接，可能产生GPRS流量 2 android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE 允许程序写入外部存储，如SD卡上写文件 3 android.permission.READ_PHONE_ST ...
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2021-10-20 15:45:00
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android 系统中部分权限的列表: 访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ，读取或写入登记check-in数据库属性表的权限 获取错略位置 android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION，通过WiFi或移动基站的方...
原创
2022-01-15 14:54:37
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