pytorch之dataloader深入剖析
PyTorch学习笔记(6)——DataLoader源代码剖析 - dataloader本质是一个可迭代对象，使用iter()访问，不能使用next()访问； - 使用iter(dataloader)返回的是一个迭代器，然后可以使用next访问； - 也可以使 ...
原文：Pytorch剖析器及Pytorch模型的逐层分析
Pytorch的Autograd模块包括一个分析器 profiler ，它可以让你检查模型中不同操作符的成本 包括CPU和GPU。 目前有两种模式 使用profile.实现仅cpu模式和基于nvprof 注册CPU和GPU活动 使用emit nvtx。 torch.autograd.profiler.profile enabled True,use cuda False,record shapes ...
2020-07-06 17:55 0 3362 推荐指数：
相关推荐
对pytorch中Tensor的剖析
不是python层面Tensor的剖析，是C层面的剖析。 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了，TH也是torch7下面的一个重要的库。 可以在torch的github上看到相关文档。看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西。 pytorch大量借鉴 ...
【colab pytorch】提取模型中的某一层
modules()会返回模型中所有模块的迭代器，它能够访问到最内层，比如self.layer1.conv1这个模块，还有一个与它们相对应的是name_children()属性以及named_modules(),这两个不仅会返回模块的迭代器，还会返回网络层的名字。 部分层使用预训练 ...
Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练
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： 首先模型结构是必须要传入的，然后把最后一层的输出改为自己所需 ...
pytorch构建自己设计的层
下面是如何自己构建一个层，分为包含自动反向求导和手动反向求导两种方式，后面会分别构建网络，对比一下结果对不对。 ---------------------------------------------------------- 关于Pytorch中的结构层级关系。 最为 ...
pytorch:全连接层
...
Pytorch固定某些层的操作
1. model = models.resnet18(pretrained=False,num_classes=CIFAR10_num_classes) def my_forward(model, x ...