torchvision中提供了很多訓練好的模型,這些模型是在1000類,224*224的imagenet中訓練得到的,很多時候不適合我們自己的數據,可以根據需要進行修改。 1、類別不同 2、添加層后,加載部分參數 參考:https://blog.csdn.net ...
.加載預訓練模型: 只加載模型,不加載預訓練參數:resnet models.resnet pretrained False print resnet 打印模型結構 resnet .load state dict torch.load resnet c cde.pth 加載預先下載好的預訓練參數到resnet print resnet 打印的還是模型結構 note: cnn resnet .lo ...
2017-12-17 23:13 0 7509 推薦指數:
torchvision中提供了很多訓練好的模型,這些模型是在1000類,224*224的imagenet中訓練得到的,很多時候不適合我們自己的數據,可以根據需要進行修改。 1、類別不同 2、添加層后,加載部分參數 參考:https://blog.csdn.net ...
轉自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 東風的地方 1. 直接加載預訓練模型 在訓練的時候可能需要中斷一下,然后繼續訓練,也就是簡單的從保存的模型中加載參數權重 ...
1. 模型下載 2. 模型查看 3. 模型初始化 適當的權值初始化可以加速模型的訓練和模型的收斂,而錯誤的權值初始化會導致梯度消失/爆炸,從而無法完成網絡的訓練,因此需要控制網絡輸出值的尺度范圍。torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數,1. ...
保存模型: 加載模型: 這樣會出現一個問題,即明明指定了某張卡,但總有一個模型的顯存多出來,占到另一張卡上,很煩人,看到知乎有個方法可以解決 https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/355059967 說是 ...
1. Pytorch中只導入部分層權重的方法,如下 [pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight_nc101100的博客-CSDN博客 2. 把tensor賦值給神經網絡的權重矩陣 ...
幾乎所有的常用預訓練模型都在這里:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 總結下各種模型的下載地址: ResNet: ...
參考 model.state_dict()中保存了{參數名:參數值}的字典 保存模型 torch.save(model.state_dict(), PATH) # 保存模型為pth 導入模型 ...
Pytorch 保存模型與加載模型 PyTorch之保存加載模型 參數初始化參 數的初始化其實就是對參數賦值。而我們需要學習的參數其實都是Variable,它其實是對Tensor的封裝,同時提供了data,grad等借口,這就意味着我們可以直接對這些參數進行操作賦值 ...