基於pytorch神經網絡模型參數的加載及自定義
最近在訓練MobileNet時經常會對其模型參數進行各種操作，或者替換其中的幾層之類的，故總結一下用到的對神經網絡參數的各種操作方法。 1.將matlab的.mat格式參數整理轉換為tensor類型的模型參數 其中，mul和shift為量化后的乘子和移位參數（如果參數是浮點的則可 ...
原文：pytorch(二) 自定義神經網絡模型
一 nn.Modules 我們可以定義一個模型，這個模型繼承自nn.Module類。如果需要定義一個比Sequential模型更加復雜的模型，就需要定義nn.Module模型。 定義了 init 和 forward 兩個方法，就實現了自定義的網絡模型。 init ,定義模型架構，實現每個層的定義。 forward ,實現前向傳播，返回y pred 二 一個實例:FizzBuzz FizzBuzz是 ...
2020-07-03 15:32 0 1255 推薦指數：
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常用的神經網絡模型和pytorch實現(一)
BasicModule 程序實現的時候所有模型繼承自定義的basicmoudle，主要重寫了模型加載和保存等方法 View Code Lenet5 這個是n多年前就有的一個CNN的經典結構，主要是用於手寫字體的識別，也是剛入門需要 ...
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神經網絡模型的訓練過程其實質上就是神經網絡參數的設置過程 在神經網絡優化算法中最常用的方法是反向傳播算法，下圖是反向傳播算法流程圖： 從上圖可知，反向傳播算法實現了一個迭代的過程，在每次迭代的開始，先需要選取一小部分訓練數據，這一小部分數據叫做一個batch。然后這一個batch會通過前 ...