nn.Module vs nn.functional 前者會保存權重等信息,后者只是做運算 parameters() 返回可訓練參數 nn.ModuleList vs. nn.Paramete ...
model.modules 和model.children 均為迭代器,model.modules 會遍歷model中所有的子層,而model.children 僅會遍歷當前層。 用model.children 進行初始化參數時,可能會漏掉部分,用model.modules 會遍歷所有層 參考鏈接:https: discuss.pytorch.org t module children vs mo ...
2020-08-22 10:19 0 654 推薦指數:
nn.Module vs nn.functional 前者會保存權重等信息,后者只是做運算 parameters() 返回可訓練參數 nn.ModuleList vs. nn.Paramete ...
參考1 參考2 官方論壇討論 children: 只包括網絡的第一級孩子,不包括孩子的孩子 modules: 深度優先遍歷,先輸出孩子,再輸出孩子的孩子,孩子的孩子的孩子。。。 children的用法:加載預訓練模型 modules的用法:初始化網絡的參數,參考官方實現 ...
這篇文章主要介紹了pytorch中的model=model.to(device)使用說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教 這代表將模型加載到指定設備上。 其中,device=torch.device ...
model.eval()和with torch.no_grad()的區別在PyTorch中進行validation時,會使用model.eval()切換到測試模式,在該模式下, 主要用於通知dropout層和batchnorm層在train和val模式間切換在train模式下,dropout ...
model.train()將模型設置為訓練狀態,作用:使Dropout,batchnorm知道后有不同表現(具體參考Dropout,batchnorm源碼),只有這兩個關心True or False。 將模型設置為測試狀態有兩種方法: 1.model.train(mode=False ...
目錄 網絡定義 model.named_children 返回名字 和 操作 model.modules() 可用於參數初始化 其他的可以參考: model.parameters() || torch.optim.SGD(params, lr ...
我們在訓練時如果使用了BN層和Dropout層,我們需要對model進行標識: model.train():在訓練時使用BN層和Dropout層,對模型進行更改。 model.eval():在評價時將BN層和Dropout層凍結,這兩個操作不會對模型進行更改。 ...
model.train() :啟用 BatchNormalization 和 Dropout model.eval() :不啟用 BatchNormalization 和 Dropout 參考: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html ...