保存數據 全部保留 torch.save(net1 ,'net.pkl') 參數保留 torch.save(net1.state_dict(), 'net_params.pkl' ) 提取神經網絡 net2 = torch.load('.//pkl//net.pkl') 用參數還原 ...

1.文章原文地址 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2.文章摘要 我們訓練了一個大型的深度卷積神經網絡用於在ImageNet LSVRC-2010競賽中，將120萬（12百萬）的高分辨率圖像進行 ...

1.文章原文地址 Deep Residual Learning for Image Recognition 2.文章摘要 神經網絡的層次越深越難訓練。我們提出了一個殘差學習框架來簡化網絡的訓練，這些網絡比之前使用的網絡都要深的多。我們明確地將層變為學習關於層輸入的殘差函數 ...

1.文章原文地址 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2.文章摘要 ...

1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我們提出了一種代號為Inception的深度卷積神經網絡，它在ILSVRC2014的分類和檢測任務上都取得當前最佳成績。這種結構的主要特點是提高了網絡內部計算資源的利用率。這是通過精心的設計實現 ...

1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在這項工作中，我們研究了在大規模的圖像識別數據集上卷積神經網絡的深度對准確率的影響。我們主要貢獻是使用非常小（3×3）卷積核 ...

直接上圖吧 寫網絡就像搭積木 ...

state_dict()函數可以返回所有的狀態數據。load_state_dict()函數可以加載這些狀態數據。 推薦使用： 不推薦直接save與load，因為這種方式嚴重依賴模型定義方法以及文件路徑結構等，容易出問題。 【PyTorch中已封裝的網絡模型 ...