轉自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 東風的地方 1. 直接加載預訓練模型 在訓練的時候可能需要中斷一下,然后繼續訓練,也就是簡單的從保存的模型中加載參數權重 ...
保存模型: 加載模型: 這樣會出現一個問題,即明明指定了某張卡,但總有一個模型的顯存多出來,占到另一張卡上,很煩人,看到知乎有個方法可以解決 https: www.zhihu.com question answer 說是把模型的數據放在CPU上就可以解決,等試一下效果 ...
2020-06-30 13:25 0 1753 推薦指數:
轉自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 東風的地方 1. 直接加載預訓練模型 在訓練的時候可能需要中斷一下,然后繼續訓練,也就是簡單的從保存的模型中加載參數權重 ...
1. Pytorch中只導入部分層權重的方法,如下 [pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight_nc101100的博客-CSDN博客 2. 把tensor賦值給神經網絡的權重矩陣 ...
Pytorch 保存模型與加載模型 PyTorch之保存加載模型 參數初始化參 數的初始化其實就是對參數賦值。而我們需要學習的參數其實都是Variable,它其實是對Tensor的封裝,同時提供了data,grad等借口,這就意味着我們可以直接對這些參數進行操作賦值 ...
1.加載預訓練模型: 只加載模型,不加載預訓練參數:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型結構 resnet18.load_state_dict(torch.load ...
問題描述 簡單來說,比如你要加載一個vgg16模型,但是你自己需要的網絡結構並不是原本的vgg16網絡,可能你刪掉某些層,可能你改掉某些層,這時你去加載預訓練模型,就會報錯,錯誤原因就是你的模型和原本的模型不匹配。 此時有兩種解決方法: 1、重新解析參數的字典,將預訓練模型的參數提取 ...
torchvision.model model子包中包含了用於處理不同任務的經典模型的定義,包括:圖像分類、像素級語義分割、對象檢測、實例分割、人員關鍵點檢測和視頻分類。 圖像分類: 語義分割: 對象檢測、實例分割和人員關鍵點檢測: 視頻分類: ResNet 3D ...
本文是PyTorch使用過程中的的一些總結,有以下內容: 構建網絡模型的方法 網絡層的遍歷 各層參數的遍歷 模型的保存與加載 從預訓練模型為網絡參數賦值 主要涉及到以下函數的使用 add_module,ModulesList,Sequential 模型創建 ...