之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建 ...
文章转载自微信公众号:机器学习炼丹术。欢迎大家关注,这是我的学习分享公众号, 原创干货。 文章目录: 目录 模型构建函数 . add module . ModuleList . Sequential . 小总结 遍历模型结构 . modules . named modules . parameters 保存与载入 本文是对一些函数的学习。函数主要包括下面四个方便: 模型构建的函数:add modu ...
2020-09-05 08:38 0 601 推荐指数:
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建 ...
文章目录: 目录 1 模型三要素 2 参数初始化 3 完整运行代码 4 尺寸计算与参数计算 1 模型三要素 三要素其实很简单 必须要继承nn.Module这个类,要让PyTorch知道这个类是一个Module 在__init__(self ...
文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。 上一节课,讲解了MNIST图像分类的一个小实战,现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。 参考目录: @ 目录 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 ...
模型参数的访问初始化和共享 参数访问 参数访问:通过下述两个方法.这两个方法是在nn.Module类中实现的.继承自该类的子类也有相同方法. .parameters() .named_parameters() 输出 可见返回的名字自动加上了层数的索引作为前缀 ...
模型构造 nn.Module nn.Module是pytorch中提供的一个类,是所有神经网络模块的基类.我们自定义的模块要继承这个基类. 输出如下: Module的子类 torch中还提供了一些其他的类,方便我们构造模型.这些类也都是继承自nn.Module. ...
文章来自:微信公众号【机器学习炼丹术】。一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 ...
nn.Module 函数详解 nn.Module是所有网络模型结构的基类,无论是pytorch自带的模型,还是要自定义模型,都需要继承这个类。这个模块包含了很多子模块,如下所示,_parameters存放的是模型的参数,_buffers也存放的是模型的参数,但是是那些不需要更新的参数。带hook ...
Pytorch 模型的存储与加载 本文主要内容来自Pytorch官方文档推荐的一篇英文博客, 本文主要介绍了在Pytorch中模型的存储方法, 以及存储形式, 以及Pytorch存储模型正真存储的是模型的什么结构. 以及加载模型的时候, 模型的哪些数据会被加载. 以及加载后的形式. 首先大致讲 ...