在用pytorch搭建和训练神经网络时,有时为了查看非叶子张量的梯度,比如网络权重张量的梯度,会用到retain_grad()函数。但是几次实验下来,发现用或不用retain_grad()函数,最终神经网络的准确率会有一点点差异。用retain_grad()函数的训练结果会差一些。目前还没有去探究 ...
在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢 . 首先把你的模型打印出来,像这样 . 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有 的key,这样就可以直接打印出weight了,在pdb debug界面输入p model.module.features .weight,就可以 ...
2019-01-30 10:58 0 2185 推荐指数:
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与tensorflow模型与caffe模型不同,当前的pytorch没有官方的直观查看网络结构的工具,google了下pytorch的网络解析的方法,发现可以将pytorch的model转换成为events文件使用tensorboard查看,记录之。 安装插件 ...
在训练人脸属性网络时,发现在优化器里增加weight_decay=1e-4反而使准确率下降 pytorch论坛里说是因为pytorch对BN层的系数也进行了weight_decay,导致BN层的系数趋近于0,使得BN的结果毫无意义甚至错误 当然也有办法不对BN层进行weight ...
查看模型流程、tensor的变化、参数量 example: output: ...
下来 pytorch模型参数保存 官网推荐了两种方法 1. 只保存模型参数 保存: ...
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad ...
requires_grad requires_grad=True 要求计算梯度; requires_grad=False 不要求计算梯度; 在pytorch中,tensor有一个 requires_grad参数,如果设置为True,则反向传播时,该tensor就会自动求导。 tensor ...
先介绍一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的设置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight_decay 可以作用于所有的可训练参数, 不妨称为 global weight decay, 另外还可以为各层中的每个可训练参数设置 ...