PyTorch保存模型、凍結參數等
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 ...
原文：pytorch如何凍結某層參數的實現
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中的實現如下： class Model nn.Module : def init self : super Transfer model, ...
2020-01-10 11:55 0 6854 推薦指數：
相關推薦
遷移學習：凍結某些層的參數
微調：若所有層的參數不凍結就表示所有特征提取的層用預訓練的模型參數代替本應該的隨機初始化，修改過的最后一層還是保持隨機初始化，這樣訓練時前面大量特征層的參數和我們自己數據集上理想的參數已很接近，只需在訓練過程中自動微調即可 凍結某些層方式一：遍歷模型中的層的參數，凍結需要凍結的 凍結某些層 ...
pytorch 嘗試凍結一部分層,對其他層進行訓練
https://discuss.pytorch.org/t/how-the-pytorch-freeze-network-in-some-layers-only-the-rest-of-the-training/7088 https://blog.csdn.net/jdzwanghao ...
tensorflow凍結層的方法
其實常說的fine tune就是凍結網絡前面的層，然后訓練最后一層。那么在tensorflow里如何實現finetune功能呢？或者說是如何實現凍結部分層，只訓練某幾個層呢？可以通過只選擇優化特定層的參數來實現該功能。 示例代碼如下： 參考鏈接：https ...
Pytorch自定義參數層
注意，一般官方接口都帶有可導功能，如果你實現的層不具有可導功能，就需要自己實現梯度的反向傳遞。 ...
pytorch查看網絡層參數和梯度
for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...
Pytorch——BatchNorm層和LayerNorm層的參數含義以及應用理解
在我們平常面試和工程中會用到BN和LN，但或許沒有去了解過BN和LN到底在那個維度上進行的正則化（減均值除以標准差）。下面將會采用各種例子來為大家介紹BN層和LN層各個參數以及差別。 一、BatchNorm(批標准化)： BatchNorm一共有三個函數分別是BatchNorm1d ...
pytorch RNN層api的幾個參數說明
classtorch.nn.RNN(*args, **kwargs) input_size – The number of expected features in the input x hid ...