用resnet50 来举例子 其中numel表示含有多少element,通过此操作可以统计模型的参数量有多少 另外,两个是一样的,方便debug看其中到底有什么东西 ...
参考 : https: blog.csdn.net weixin article details https: blog.csdn.net jzwong article details 两个pytorch的网络参数统计工具: .torchstat .torchsummary 两种安装方式,测试发现均可使用: 或 使用方式: .torchstat .torchsummary 如果安装方式: pip ...
2021-11-19 08:31 0 2758 推荐指数:
用resnet50 来举例子 其中numel表示含有多少element,通过此操作可以统计模型的参数量有多少 另外,两个是一样的,方便debug看其中到底有什么东西 ...
在定义网络时,pythorch会自己初始化参数,但也可以自己初始化,详见官方实现 ...
有时间再写。 ...
for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...
先导包,pip install torchsummary 然后 ...
基本的卷积神经网络 提取前两层网络结构 提取所有的卷积层网络 打印卷积层的网络名字 对权重参数进行初始化操作 ...
在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的,导致结果不确定。如果设置初始化,则每次初始化都是固定的。 ...
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:两个卷积层,一个全连接层 class Simple(nn.Module): def __init__ ...