在pytorch中,torch.nn.Module模块中的state_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数,state_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量,需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_dict只包含卷积层和全连接层 ...
name modules 首先搞清楚modules 是DFS策略遍历返回网络所有的类 即只返回param , named modules 则是DFS返回 name, param named parameters 首先搞清楚parameters 是遍历返回所有的含有weight和bias等参数的 val,requires grad weight和bias各一个 val, requires grad ...
2022-03-25 00:54 0 648 推荐指数:
在pytorch中,torch.nn.Module模块中的state_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数,state_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量,需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_dict只包含卷积层和全连接层 ...
nn.Module vs nn.functional 前者会保存权重等信息,后者只是做运算 parameters() 返回可训练参数 nn.ModuleList vs. nn.ParameterList vs. nn.Sequential nn.ModuleList的作用就是wrap ...
注意的是torch.nn.Module模块中的state_dict只包含卷积层和全连接层的参数,当网络中存在batchnorm时 ...
在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看源代码如何实现的。 state_dict 可以看到state_dict函数中遍历了4中元素,分别 ...
先说结论,model.state_dict()是浅拷贝,返回的参数仍然会随着网络的训练而变化。应该使用deepcopy(model.state_dict()),或将参数及时序列化到硬盘。 再讲故事,前几天在做一个模型的交叉验证训练时,通过model.state_dict()保存了每一组交叉验证 ...
版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处。联系方式:460356155@qq.com 在模型训练时加上: ...
如果加载的预训练模型之前使用了torch.nn.DataParallel(),而此时的训练并没有使用,则会出现这样的错误。解决方案有两个:1:此时的训练加入torch.nn.DataParallel( ...
参考:https://doughellmann.com/blog/2012/11/12/the-performance-impact-of-using-dict-instead-of-in-cpython-2-7-2/ python字典初始化比较常用的两种方式:dict() 和 {} 性能方面 ...