原文:pytorch查看全连接层的权重和梯度

比如,建了一个两层全连接层的神经网络: class LinearClassifier layer nn.Module : def init self, last layer dim None, n label None : super LinearClassifier layer, self . init self.classifier nn.Sequential nn.Linear last l ...

2021-07-24 17:14 0 257 推荐指数:

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pytorch查看网络权重参数更新、梯度的小实例

本文内容来自知乎:浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先创建一个简单的网络,然后查看网络参数在反向传播中的更新,并查看相应的参数梯度。 # 创建一个很简单的网络:两个卷积,一个连接 class Simple(nn.Module): def __init__ ...

Fri Dec 18 18:51:00 CST 2020 0 2886
pytorch上的循环连接操作

循环 pytorch中的三种循环的实现: 对应的类 功能 torch.nn.RNN() 多层RNN单元 torch.nn.LSTM() 多层长短期记忆LSTM单元 ...

Mon Sep 07 02:01:00 CST 2020 0 1456
pytorch查看网络权重

', 'fc3.bias']) model.fc1.weight 返回第一权重 ...

Wed Jun 05 18:50:00 CST 2019 0 1959
Pytorch修改ResNet模型连接进行直接训练

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一的前面层权重,然后把连接输出改为自己需要的数目,进行最后一的训练,那么现在假如想要只是把 最后一的输出改一下,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,然后把最后一的输出改为自己所需 ...

Tue Sep 10 22:28:00 CST 2019 0 2381
连接和激活

1. 连接 经过前面若干次卷积+激励+池化后,终于来到了输出,模型会将学到的一个高质量的特征图片连接。其实在连接之前,如果神经元数目过大,学习能力强,有可能出现过拟合。因此,可以引入dropout操作,来随机删除神经网络中的部分 ...

Tue Mar 09 19:35:00 CST 2021 0 386
caffe之(四)连接

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer()组成,常用的如:数据加载、卷积操作、pooling、非线性变换、内积运算、归一化、损失计算等;本篇主要介绍连接是对元素进行wise to wise的运算 1. 连接总述 下面首先给 ...

Fri Mar 04 10:27:00 CST 2016 0 4241
 
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