之前用的adam优化器一直是这样的： 没有细想内部参数的问题，但是最近的工作中是要让优化器中的部分参数参与梯度更新，其余部分不更新，由于weight_decay参数的存在，会让model.alphas都有所变化，所以想要真正部分参数 参与更新，则要关掉weight_decay ...

上次通过pytorch实现了RNN模型，简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别，但是里面的参数有点不了解，所以对问题进行总结归纳来解决。 总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题： 1.这个input_size是啥？要输入啥？feature num又是 ...

pytorch固定部分参数 不用梯度 如果是Variable，则可以初始化时指定 但是如果是m = nn.Linear(10,10)是没有requires_grad传入的 另外一个小技巧就是在nn.Module里，可以在中间插入这个 过滤 ...

　　最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目，在模型保存和加载过程中遇到了问题，最终通过在网卡查找资料得已解决，故以此记之，以备忘却。 　　首先，是在使用多GPU进行模型训练的过程中，在保存模型参数时，应该使用类似如下代码进行保存： 　　torch.save ...

[深度学习] Pytorch（三）—— 多/单GPU、CPU，训练保存、加载预测模型问题 上一篇实践学习中，遇到了在多/单个GPU、GPU与CPU的不同环境下训练保存、加载使用使用模型的问题，如果保存、加载的上述三类环境不同，加载时会出错。就去研究了一下，做了实验，得出以下结论： 多/单GPU ...

这篇文章主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练，在Pytorch中的实现 ...

参考： https://blog.csdn.net/LXX516/article/details/80124768 示例代码： 加载相同名称的模块 直接赋值 ...

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 ...