目錄 1. zip argument #1 must support iteration 2. torch.nn.DataParallel 3. model.state ...
在深度學習模型的訓練過程中,難免引入隨機因素,這就會對模型的可復現性產生不好的影響。但是對於研究人員來講,模型的可復現性是很重要的。這篇文章收集並總結了可能導致模型難以復現的原因,雖然不可能完全避免隨機因素,但是可以通過一些設置盡可能降低模型的隨機性。 . 常規操作 PyTorch官方提供了一些關於可復現性的解釋和說明。 在PyTorch發行版中,不同的版本或不同的平台上,不能保證完全可重復的結 ...
2020-02-26 08:07 9 1139 推薦指數:
目錄 1. zip argument #1 must support iteration 2. torch.nn.DataParallel 3. model.state ...
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 ...
在pytorch進行模型保存的時候,一般有兩種保存方式,一種是保存整個模型,另一種是只保存模型的參數。 torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的參數 ...
讓模型接着上次保存好的模型訓練,模型加載 #實例化模型、優化器、損失函數 model = MnistModel().to(config.device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01 ...
本節內容參照小土堆的pytorch入門視頻教程,主要通過查詢文檔的方式講解如何搭建卷積神經網絡。學習時要學會查詢文檔,這樣會比直接搜索良莠不齊的博客更快、更可靠。講解的內容主要是pytorch核心包中TORCH.NN中的內容(nn是Neural Netwark的縮寫)。 通常,我們定義 ...
出來,然后放在自己的模型中對應的位置 2、直接用原本的vgg16網絡去加載預訓練模型,然后再修改網絡。 ...
5月的最后一天,需要寫點什么。 通過前幾篇博客對Faster-RCNN算是有了一個比較全面的認識,接下來的半個月斷斷續續寫了一些代碼,基本上復現了論文。利用torchvision的VGG16預訓練權重,在VOC02007trainval訓練13個epoch,最后VOC2007test的map ...
Object Detection and Classification using R-CNNs 目標檢測:數據增強(Numpy+Pytorch) - 主要探究檢測分割模型數據增強操作有哪些? - 檢測分割模型圖像輸入大小?檢測模型Faster rcnn輸入較大800+ ...