原文:pytorch查看全連接層的權重和梯度

比如,建了一個兩層全連接層的神經網絡: class LinearClassifier layer nn.Module : def init self, last layer dim None, n label None : super LinearClassifier layer, self . init self.classifier nn.Sequential nn.Linear last l ...

2021-07-24 17:14 0 257 推薦指數:

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pytorch查看網絡權重參數更新、梯度的小實例

本文內容來自知乎:淺談 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先創建一個簡單的網絡,然后查看網絡參數在反向傳播中的更新,並查看相應的參數梯度。 # 創建一個很簡單的網絡:兩個卷積,一個連接 class Simple(nn.Module): def __init__ ...

Fri Dec 18 18:51:00 CST 2020 0 2886
pytorch上的循環連接操作

循環 pytorch中的三種循環的實現: 對應的類 功能 torch.nn.RNN() 多層RNN單元 torch.nn.LSTM() 多層長短期記憶LSTM單元 ...

Mon Sep 07 02:01:00 CST 2020 0 1456
pytorch查看網絡權重

', 'fc3.bias']) model.fc1.weight 返回第一權重 ...

Wed Jun 05 18:50:00 CST 2019 0 1959
Pytorch修改ResNet模型連接進行直接訓練

之前在用預訓練的ResNet的模型進行遷移訓練時,是固定除最后一的前面層權重,然后把連接輸出改為自己需要的數目,進行最后一的訓練,那么現在假如想要只是把 最后一的輸出改一下,不需要加載前面層的權重,方法如下: 首先模型結構是必須要傳入的,然后把最后一的輸出改為自己所需 ...

Tue Sep 10 22:28:00 CST 2019 0 2381
連接和激活

1. 連接 經過前面若干次卷積+激勵+池化后,終於來到了輸出,模型會將學到的一個高質量的特征圖片連接。其實在連接之前,如果神經元數目過大,學習能力強,有可能出現過擬合。因此,可以引入dropout操作,來隨機刪除神經網絡中的部分 ...

Tue Mar 09 19:35:00 CST 2021 0 386
caffe之(四)連接

在caffe中,網絡的結構由prototxt文件中給出,由一些列的Layer()組成,常用的如:數據加載、卷積操作、pooling、非線性變換、內積運算、歸一化、損失計算等;本篇主要介紹連接是對元素進行wise to wise的運算 1. 連接總述 下面首先給 ...

Fri Mar 04 10:27:00 CST 2016 0 4241
 
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