之前用的adam優化器一直是這樣的： 沒有細想內部參數的問題，但是最近的工作中是要讓優化器中的部分參數參與梯度更新，其余部分不更新，由於weight_decay參數的存在，會讓model.alphas都有所變化，所以想要真正部分參數 參與更新，則要關掉weight_decay ...

上次通過pytorch實現了RNN模型，簡易的完成了使用RNN完成mnist的手寫數字識別，但是里面的參數有點不了解，所以對問題進行總結歸納來解決。 總述：第一次看到這個函數時，腦袋有點懵，總結了下總共有五個問題： 1.這個input_size是啥？要輸入啥？feature num又是 ...

pytorch固定部分參數 不用梯度 如果是Variable，則可以初始化時指定 但是如果是m = nn.Linear(10,10)是沒有requires_grad傳入的 另外一個小技巧就是在nn.Module里，可以在中間插入這個 過濾 ...

　　最近使用Pytorch在學習一個深度學習項目，在模型保存和加載過程中遇到了問題，最終通過在網卡查找資料得已解決，故以此記之，以備忘卻。 　　首先，是在使用多GPU進行模型訓練的過程中，在保存模型參數時，應該使用類似如下代碼進行保存： 　　torch.save ...

[深度學習] Pytorch（三）—— 多/單GPU、CPU，訓練保存、加載預測模型問題 上一篇實踐學習中，遇到了在多/單個GPU、GPU與CPU的不同環境下訓練保存、加載使用使用模型的問題，如果保存、加載的上述三類環境不同，加載時會出錯。就去研究了一下，做了實驗，得出以下結論： 多/單GPU ...

這篇文章主要介紹了pytorch如何凍結某層參數的實現，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨着小編來一起學習學習吧 在遷移學習finetune時我們通常需要凍結前幾層的參數不參與訓練，在Pytorch中的實現 ...

參考： https://blog.csdn.net/LXX516/article/details/80124768 示例代碼： 加載相同名稱的模塊 直接賦值 ...

此外可以參考PyTorch模型保存。https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187 查看模型每層輸出詳情 Keras有一個簡潔的API來查看模型的每一層輸出尺寸，這在調試網絡時非常有用。現在在PyTorch中也可以實現這個功能。 使用很簡單，如下用法 ...