1.基本概念：迁移学习是在已经训练好的模型下，恢复这些训练好的模型参数到我们的新模型中，新模型使用的数据集一般比较少时，我们可以根据新数据集与原数据集的相似程度，数据规模大小等冻结网络的某几个卷积层，只训练最后的全连接层或者平均池化层，加快了训练速度，同时提升模型的泛化能力。2.主要思路：（1）准备基模型首先需要一个提前训练好的模型文件。这里是我的文件目录。我们称为“基模型”。（2）查询变量查询变
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2024-10-08 09:59:49
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深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数 文章目录深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数问题出现一探究竟try 1. 不加required_gradtry 2. 使用原来的格式更改（上面提到的）try 3. 定义no_grad列表将部分层冻结 在加载预训练模型的时候，有时候想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化（不进行反向传播） 问题出现在之前的blog——VGG16
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2023-11-20 07:28:42
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方法一将需要固定的那部分参数的requires_grad置为False.在优化器中加入filter根据requires_grad进行过滤.# requires_grad置为Falsefor p in net.XXX.parameters(): p.requires_gr
原创
2022-06-27 17:03:09
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# PyTorch 如何冻结网络参数
在深度学习模型的训练过程中，网络参数的更新非常重要。然而，在某些情况下，我们并不希望更新所有的网络参数，而是仅仅希望训练其中的一部分参数。这时，冻结其他部分的网络参数就显得尤为重要。本文将具体阐述如何在 PyTorch 中冻结网络参数，并带有示例代码。
## 1. 冻结网络参数的概念
冻结网络参数的意思是将某些层的梯度计算关闭，这样在训练过程中，这些参数
最近在使用迁移学习跑实验，遇到要将网络的部分层的参数固定住这一问题，经过多次尝试找到了常用的几种方法。案例介绍有两个网络串联训练（model、model1），现在想固定住model的网络参数，网络训练过程中只更新model1的权重。 其中model为仅包含两个卷积层的网络，model1为仅包含一个全连接层的简单网络。 model和model1代码如下：import torch
import tor
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2024-08-03 16:15:42
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此外可以参考PyTorch模型保存。https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187查看模型每层输出详情Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。使用很简单，如下用法：input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。pytorch-summargithub.com3
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2023-07-14 19:27:19
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前言结论：1）部分加载模型参数的关键就是自定义选取训练好的模型的state_dict的键值对，然后更新到需要加载模型参数的新模型的state_dict中。 2）冻结部分参数的关键就是自定义设置需冻结的参数的requires_grad属性值为False，并在优化器中传入参数时，过滤掉requires_grad=False的这部分参数，使其不参与更新。 下文通过实例记录如何在pytorch中只加载部分
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2023-12-04 13:38:00
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BN层存在的问题: BN层的模型效果取决于Batch_size大小，那么我的实验分别在batch_size=4和batch_size=8的情况下运行的，这些batch_size都无法让BN层真正起到作用，甚至负作用，我个人感觉4的效果比8好这就是个运气问题(下面一段我利用BN层原理对这个运气问题进行了分析)。那么同样为4的batch_size进行若干次实验，是否结果会出现很大的波动？关于这个实验我
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2024-02-21 11:48:41
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11. CNN Flatten Operation Visualized - Tensor Batch Processing For Deep Learning这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中flatten特定的轴。由于我们的张量是成批的，所以经常需要这种选择性的flatten操作。其实flatten操作是一种特殊的reshape操作，即将所有
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2023-08-11 09:08:13
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python代码 for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requires_grad = False else: para.requires_...
原创
2021-09-07 11:02:21
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在学习和使用深度学习框架时，复现现有项目代码是必经之路，也能加深对理论知识的理解，提高动手能力。本文参照相关博客整理项目常用组织方式，以及每部分功能，帮助更好的理解复现项目流程，文末提供分类示例项目。1 项目组织在做深度学习实验或项目时，为了得到最优的模型结果，中间往往需要很多次的尝试和修改。一般项目都包含以下几个部分：模型定义数据处理和加载训练模型（Train&Validate）训练过程
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2024-04-15 17:48:52
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Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件，他们要求读入的state_dict的key和Model.state_dict()的key对应相等。而我们在进行迁移学习的过程中也许只需要使用某个预训练网络的一部分，把多个网络拼和成一个网络，或者为了得到中间层的输出而分离预训练模型中的Sequential 等等，这些情况下。传统的load方法就不是很有效
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2023-11-28 05:47:23
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在深度学习模型的训练中，Batch Normalization（BN）层通过标准化每个小批量的数据来加速训练，并提高稳定性。然而，在某些场景下，我们需要“冻结”BN层，以确保在转移学习或推断阶段保持一致性。本文将详细介绍如何在PyTorch中冻结BN层的过程。
## 环境准备
在了解如何冻结BN层之前，我们需要确保我们的开发环境已准备好。以下是支持PyTorch的基本环境要求：
- **Py
# PyTorch中的层冻结：简明指南
在深度学习中，冻结层是一个常见的实践，尤其是在迁移学习中。冻结特定层意味着在训练时不更新它们的参数，这样可以保留这些层的特征并减少计算负担。本文将带你了解如何在PyTorch中实现层冻结，并提供代码示例。
## 什么是层冻结？
层冻结能够加速训练过程，并防止过拟合，尤其是在数据量较少的情况下。通过只训练某些层，可以保留那些已经学习到的通用特征，而将注意
原创
2024-10-11 07:46:56
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冻结参数问题是深度学习模型训练中常见的挑战，尤其是在使用 PyTorch 进行迁移学习或部分模型训练时。冻结参数能够帮助我们保持预训练模型的有效性，同时也能避免过拟合。然而，正当我希望通过调整和冻结模型的层以提高效率时，却遇到了许多复杂的挑战。这篇博文详细记录了我解决 PyTorch 中冻结参数问题的过程，并包含了一系列实用的分析、调试和最佳实践建议。
## 背景定位
在许多深度学习场景中，特
前言网上完整的教程比较少，很多讲的都是局部操作，比如：如何冻结层、如何添加层、如何调整不同层的学习率，一旦组合起来，就会发现总是有bug。我在这篇文章里，尽可能地把遇到的bug写一下。步骤先定义一个新的类，这个类用来构造自己需要的模型。"""
参数：
num_classes：自己的分类任务要分的类别数
代码构造：
BackBone：pytorch官方的预训练模型
add_block：需要添加的f
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2023-12-25 13:11:15
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pytorch是一个非常好用的模型，值得花时间去理解去搞一搞。1 模型保存与使用torch.save：将对象序列化到硬盘上，该对象可以是 Models, tensors和 dictionaries 等。实际上是使用了python的 pickle方法。torch.load：将硬盘上序列化的对象加载设备中。实际是使用了pickle的解包方法。torch.nn.Module.load_state_dic
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2023-12-26 16:38:02
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目录1. PyTorch的nn模块2. nn的子类 1. PyTorch的nn模块神经网络的结构与原理相信大家已经非常熟悉，这里不再赘述。PyTorch有一个专门用于神经网络的完整子模块：torch.nn。该子模块包含创建各种神经网络体系结构所需的构建块。这些构建块在PyTorch术语中称为module（模块），在其他框架中称为layer（层）。PyTorch模块都是从基类nn.Module继承
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2023-11-10 02:17:11
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Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。1）张量的数据类型张量的数据类型和numpy.array基本一一对应（但是不支持str类型），包括:torch.float64(torch.double)torch.float32(torch.float)torch.float16torch.int64(torch.long)to
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2023-11-21 10:47:36
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BN层参数详解（1，2）一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层(对于BN层测试的均值和方差是通过统计训练的时候所有的batch的均值和方差的平均值)或者Dropout层(对于Dropout层在测试的时候所有神经元都是激活的)。通常用model.train()指定当前模
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2023-08-18 19:39:33
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