保存数据 全部保留 torch.save(net1 ,'net.pkl') 参数保留 torch.save(net1.state_dict(), 'net_params.pkl' ) 提取神经网络 net2 = torch.load('.//pkl//net.pkl') 用参数还原 ...

1.文章原文地址 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2.文章摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络用于在ImageNet LSVRC-2010竞赛中，将120万（12百万）的高分辨率图像进行 ...

1.文章原文地址 Deep Residual Learning for Image Recognition 2.文章摘要 神经网络的层次越深越难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比之前使用的网络都要深的多。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数 ...

1.文章原文地址 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2.文章摘要 ...

1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络，它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩。这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。这是通过精心的设计实现 ...

1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在这项工作中，我们研究了在大规模的图像识别数据集上卷积神经网络的深度对准确率的影响。我们主要贡献是使用非常小（3×3）卷积核 ...

直接上图吧 写网络就像搭积木 ...

state_dict()函数可以返回所有的状态数据。load_state_dict()函数可以加载这些状态数据。 推荐使用： 不推荐直接save与load，因为这种方式严重依赖模型定义方法以及文件路径结构等，容易出问题。 【PyTorch中已封装的网络模型 ...