本文內容來自知乎:淺談 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先創建一個簡單的網絡,然后查看網絡參數在反向傳播中的更新,並查看相應的參數梯度。 # 創建一個很簡單的網絡:兩個卷積層,一個全連接層 class Simple(nn.Module): def __init__ ...
model.state dict 返回一個字典包含權重 model.state dict .keys 返回 odict keys fc .weight , fc .bias , fc .weight , fc .bias , fc .weight , fc .bias model.fc .weight 返回第一層的權重 ...
2019-06-05 10:50 0 1959 推薦指數:
本文內容來自知乎:淺談 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先創建一個簡單的網絡,然后查看網絡參數在反向傳播中的更新,並查看相應的參數梯度。 # 創建一個很簡單的網絡:兩個卷積層,一個全連接層 class Simple(nn.Module): def __init__ ...
比如,建了一個兩層全連接層的神經網絡: class LinearClassifier_2layer(nn.Module): def __init__(self, last_layer_dim=None, n_label=None): super ...
深度學習中常常會存在過擬合現象,比如當訓練數據過少時,訓練得到的模型很可能在訓練集上表現非常好,但是在測試集上表現不好. 應對過擬合,可以通過數據增強,增大訓練集數量.我們這里先不介紹數據增強,先從模型訓練的角度介紹常用的應對過擬合的方法. 權重衰減 權重衰減等價於 \(L_2\) 范數正則化 ...
for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...
self.state_dict()展示效果: ...
轉載:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的權重文件是.pth格式的。 經常遇到的問題: 進行 ...
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數,這里簡單介紹,方便查詢使用。 介紹分兩部分: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,論文在《Understanding the difficulty ...
方法一: 首先編寫模型結構: 然后編寫限制權重范圍的類: 最后實例化這個類,對權重進行限制: 方法二: 在模型train的時候,對參數的范圍進行限制: 將權重和偏執的范圍限制到0-99之間。 僅限制權重的范圍,不限制 ...