目錄： 分類模型訓練代碼 分類模型測試代碼 自定義損失函數 標簽平滑 mixup訓練 L1正則化 不對偏置項進行權重衰減 梯度裁剪 得到當前學習率 學習率衰減 優化器鏈式更新 模型訓練可視化 保存和加載斷點 提取Imagenet預訓練模型 ...

一個簡潔、好用的Pytorch訓練模板 代碼地址：https://github.com/KinglittleQ/Pytorch-Template 怎么使用 1) 更改template.py 替換 __init__方法中的內容，增添自己的模型、優化器、評估器等等. 2) 寫部分訓練代碼 ...

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1.倉庫地址 https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 原版用lua實現的：https://github.com/bgshih/crnn 需要用到的warp_ctc_pytorch： https://github.com/SeanNaren ...

Pytorch多GPU訓練 臨近放假, 服務器上的GPU好多空閑, 博主順便研究了一下如何用多卡同時訓練 原理 多卡訓練的基本過程 首先把模型加載到一個主設備 把模型只讀復制到多個設備 把大的batch數據也等分到不同的設備 最后將所有設備計算得到的梯度合並更新 ...

Pytorch預訓練模型以及修改 pytorch中自帶幾種常用的深度學習網絡預訓練模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用網絡結構，並且提供了預訓練模型，可通過調用來讀取網絡結構和預 ...

斷點續訓的效果基本和直接訓練一致，但仍有些差別，后面會繼續分析 ...

加快Pytorch訓練速度 num_workers num_worker=0表示只用主進程讀取數據， num_worker=4/8表明使用額外的4/8子進程讀取數據 一般來說，增大num_worker可以增加GPU的利用率，從而加快訓練的速度。 但是有時候即使增大 ...