pytorch固定部分參數 不用梯度 如果是Variable，則可以初始化時指定 但是如果是m = nn.Linear(10,10)是沒有requires_grad傳入的 另外一個小技巧就是在nn.Module里，可以在中間插入這個 過濾 ...

我現在的問題是，我的模型由兩部分組成，bert+gat，bert只需要3~5輪就能收斂，而gat需要幾十次， 我期望的目標是訓練5輪過后，就只訓練gat，bert不被更新 總體上有兩種思路，一種是將不想被訓練的參數修改為requires_grad=False，另一種是只將要訓練的參數放到優化器 ...

在遷移學習中我們經常會用到預訓練模型，並在預訓練模型的基礎上添加額外層。訓練時先將預訓練層參數固定，只訓練額外添加的部分。完了之后再全部訓練微調。 在pytorch 固定部分參數訓練時需要在優化器中施加過濾。 需要自己過濾 另外，如果是Variable，則可以初始化時指定 ...

1.保存模型參數（gen-我自己的模型名字） torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加載模型參數 ...

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 ...

對函數部分或全部參數進行類型檢查 構建一個裝飾器，通過對裝飾器中傳入類型參數，來對裝飾的函數的對應參數進行類型檢查。 from inspect import signaturefrom functools import wraps​def typeassert(*tyargs ...

在遷移學習中我們經常會用到預訓練模型，並在預訓練模型的基礎上添加額外層。訓練時先將預訓練層參數固定，只訓練額外添加的部分。完了之后再全部訓練微調。 在pytorch 固定部分參數訓練時需要在優化器中施加過濾。 需要自己過濾 另外，如果是Variable，則可 ...

pytorch快速加載預訓練模型參數的方式 針對的預訓練模型是通用的模型，也可以是自定義模型，大多是vgg16 , resnet50 , resnet101 , 等，從官網加載太慢 直接修改源碼，改為本地地址 1.直接使用默認程序里的下載方式，往往比較慢； 2.通過修改源代碼，使得模型 ...