一、模型保存/加載 1.1 所有模型參數 訓練過程中，有時候會由於各種原因停止訓練，這時候我們訓練過程中就需要注意將每一輪epoch的模型保存(一般保存最好模型與當前輪模型)。一般使用pytorch里面推薦的保存方法。該方法保存的是模型的參數。 對應的加載模型方法為(這種 ...

使用了一段時間PyTorch，感覺愛不釋手（0-0），聽說現在已經有C++接口。在應用過程中不可避免需要使用Finetune/參數初始化/模型加載等。 模型保存/加載 1.所有模型參數 訓練過程中，有時候會由於各種原因停止訓練，這時候我們訓練過程中就需要注意將每一輪epoch的模型保存 ...

利用pytorch 定義自己的網絡模型時，需要繼承toch.nn.Module 基類。 基類中有parameters()、modules()、children()等方法 看一下parameters方法 看一下modules()方法 看一下 ...

在定義網絡時，pythorch會自己初始化參數，但也可以自己初始化，詳見官方實現 ...

1.使用apply() 舉例說明： Encoder ：設計的編碼其模型 weights_init(): 用來初始化模型 model.apply():實現初始化 返回： 2.直接在定義網絡時定義 然后調用即可 ...

from：http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我學習了神經網絡中權值初始化的方法 那么如何在pytorch里實現呢。 PyTorch提供了多種參數初始化函數： torch.nn.init.constant ...

有時間再寫。 ...

一、使用Numpy初始化：【直接對Tensor操作】 對Sequential模型的參數進行修改： 對Module模型 的參數初始化： 對於 Module 的參數初始化，其實也非常簡單，如果想對其中的某層進行初始化，可以直接 ...