下来 pytorch模型参数保存 官网推荐了两种方法 1. 只保存模型参数 保存: ...
.用法: 其中G skeleton和 D skeleton是我们用到的模型。使用以下代码打印参数总数: .解析: my model.parameters :用来返回模型中的参数 numel :获取tensor中一共包含多少个元素 例: sum :python内置函数,对元组或列表求和 ...
2021-11-22 21:03 0 1487 推荐指数:
下来 pytorch模型参数保存 官网推荐了两种方法 1. 只保存模型参数 保存: ...
1.保存模型参数(gen-我自己的模型名字) torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加载模型参数 ...
与tensorflow模型与caffe模型不同,当前的pytorch没有官方的直观查看网络结构的工具,google了下pytorch的网络解析的方法,发现可以将pytorch的model转换成为events文件使用tensorboard查看,记录之。 安装插件 ...
在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有(0)的key,这样就可以直接 ...
查看模型流程、tensor的变化、参数量 example: output: ...
此外可以参考PyTorch模型保存。https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。 使用很简单,如下用法 ...
只保存参数信息 加载 保存 这而只保存了参数信息,读取时也只有参数信息,模型结构需要手动编写 保存整个模型 保存torch.save(the_model, PATH) 加载:the_model = torch.load(PATH) 有时候会看到加载时 ...
打印出来的结果是以文本形式显示, 显示出模型的每一层是由什么层构成的,一般来说深度卷积网络是由结构类似的基本模块组成,内部参数会有区别。 查看模型结构主要是为了看在某些层执行的特别操作。 ...