# 如何将Keras权重转为PyTorch权重
在机器学习和深度学习的应用中，Keras和PyTorch是两个广泛使用的深度学习框架。由于它们的设计理念和操作方式不同，很多时候我们可能需要将一个框架中训练好的模型权重迁移到另一个框架中使用。本文将介绍如何将Keras权重转换为PyTorch权重，并通过一个具体示例来实现。
## 步骤概述
1. **导入必要的库**：我们需要`keras`和`
原创
2024-09-20 16:31:22
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在日常的项目中，CNN与RNN这类很基础的网络搭建是很频繁的，仅以此记录几个常用搭建网络的方法以及其封装。kears的官方文档：https://keras.io/要学会看文档是咋写的，讲道理很快的1、keras搭建CNN网络+gpu声明import keras.backend.tensorflow_backend as ktf
from keras.models import Sequential
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2024-07-22 11:05:44
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在神经网络模型中，参数权重的初始设置非常重要，其合理设置能够保证模型的收敛以及数值运算的速度。pytorch中常用的初始化函数封装在torch.nn.init下，常见策略主要包括：1. 均匀分布初始化"""
a: 均匀分布下限
b: 均匀分布上限
返回同tensor同shape的初始化张量
"""
init.uniform_(tensor, a=0, b=1)2. 正态分布初始化"""
mean:
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2024-04-08 14:04:32
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for layer in model.layers:weights = layer.get_weights()model.get_weights() #返回模型权重张量的列表，类
原创
2023-05-18 17:19:25
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文章目录1. 模型的保存和加载 (权重保存-简易方法)2. 保存checkpoint2.1 导入所有相关的库2.2 定义并初始化神经网络2.3 初始化优化器2.4 保存常规检查点checkpoint2.5 加载常规检查点checkpoint3. to 操作4. _parameters和parameters的区别5. state_dict6. parameters&named_parame
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2024-05-31 11:03:19
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文章目录：目录1 模型三要素2 参数初始化3 完整运行代码4 尺寸计算与参数计算1 模型三要素三要素其实很简单必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module在__init__(self)中设置好需要的组件，比如conv，pooling，Linear，BatchNorm等等最后在forward(self,x)中用定义好的组件进行组装，就像搭积木，把网络结构搭建出来
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2024-06-03 12:48:52
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Pytorch存储权重以及如何加载关于Pytorch如何使用，必然是官方教程写的好。 文章目录Pytorch存储权重以及如何加载一、Pytorch如何保存权重1.torch.save()2.state_dict()二、Pytorch如何加载权重1.torch.load()和model.load_state_dict()2.仅加载部分模型权重3.torch.load(PATH, map_loacti
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2023-08-08 13:36:08
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内容本文章带大家如何给自己修改过后的网络，加载预训练权重。很多小伙伴针对某一模型进行修改的时候，在修改模型后想要加载预训练权重，会发现频频报错，其实最主要原因就是权重的shape对应不上。注意：以下方法仅仅针对于在原网络改动不大的情况下加载预训练权重！1、.pt文件----->model：从.pt文件直接加载预训练权重。# 模板
ckpt = torch.load(weights) # 加
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2023-08-10 21:38:18
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1. 介绍本文介绍如何在pytorch中载入模型的部分权重, 总结了2个比较常见的问题：第1个常见的问题: 在分类网络中，当载入的预训练权重的全连接层与我们自己实例化模型的节点个数不一样时，该如何载入？比如在花卉数据集分类时只有5类，所以最后一层全连接层节点个数为5，但是我们载入的预训练权重是针对ImageNet-1k的权重,它的全连接层节点个数是1000，很明显是不能直接载入预训练模型权重的。第
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2023-09-21 08:36:21
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看了很多前辈对深度学习框架的介绍，虽然很多新人会用TensorFlow，但是Keras代码更加简单精简，更受深度学习初学者的青睐。Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras在以下场景会大放异彩：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合无缝CPU和
# PyTorch: 如何固定权重以提高模型性能
在进行深度学习模型训练时，我们经常需要对模型的某些部分进行“固定权重”，即在训练过程中不更新这些部分的参数。这在许多实际应用中是非常常见的，尤其是当我们希望保留预训练模型的特征提取能力时。通过固定权重，我们可以在减少计算开销的同时避免过拟合，从而提高模型的性能。
## 实际问题背景
想象这样一个场景：我们正在开发一个图像分类模型，数据集是由少
文章目录1. 方法2. 高维线性回归实验3. 从零开始实现3.1 初始化模型参数3.2 定义
L
2
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2023-10-24 08:45:46
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我们通常会用到迁移学习，即在一个比较通用的pretext-task上做预训练，随后针对不同的downstream task进行微调。而在微调的时候，网络结构的最后几层通常是要做出改变的。举个例子，假设pretext-task是在imagenet上面做图像分类，而下游任务是做语义分割，那么在微调的时候需要将分类网络的最后几层全连接层去掉，改造成FCN的网络结构。此时就需要我们把前面层的权
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2023-11-07 11:52:49
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导包import torch.nn as nn
import torch输入数据# 时间步为5 批量大小为3 特征维度为10
input = torch.randn(5, 3, 10)创建LSTM# 输入特征维度为10 输出特征维度为20 2层 双向 LSTM
rnn = nn.LSTM(10, 20, 2, bidirectional=True)初始化隐藏状态# h0[0]：第一层正向初始时间步
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2024-07-04 23:04:53
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在这一节练习中，我们向大家介绍一下C#中的另一种重要的循环语句，for循环。for（表达式1;表达式2;表达式3）
{
循环体
} 表达式1：一般为赋值表达式，给控制变量赋初值； 表达式2：逻辑表达式，循环控制条件；当条件为真时，循环执行循环体中的语句。 表达式3：一般为赋值表达式，给控制变量增量或减量。这样看起来是不是挺抽象的。通过实际的例子，你会
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2024-05-13 22:01:15
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楔子在numpy中有一个tensordot方法，尤其在做机器学习的时候会很有用。估计有人看到这个名字，会想到tensorflow，没错tensorflow里面也有tensordot这个函数。这个函数它的作用就是，可以让两个不同维度的数组进行相乘。我们来举个例子：import numpy as np
a = np.random.randint(0, 9, (3, 4))
b = np.random
目录一、模型微调的流程二、使用已经有的模型结构2.1 实例化网络2.2 传递pretrained参数注意事项：三、训练特定层四、实例 随着深度学习的发展，在大模型的训练上都是在一些较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k,甚至是ImageNet-21k等。但我们在实际应用中，我们的数据集可能比较小，只有几千张
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2023-10-18 15:17:36
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本文中所讲解的代码模块包含：定义网络、损失函数和更新权重（跟其他文章有所不同）。整代码（可直接运行）可直接复制至pycharm中方便查看，其中英文原版注释均有保留。import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 汉字均为我个人理解，英文为原文标注。
class Net(nn.Module):
d
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2024-05-14 17:02:37
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本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用前言距离发布Pytorch-1.0-Preview版的发布已经有两个多月，Pytorch-1.0最瞩目的功能就是生产的大力支持，推出了C++版本的生态端(FB之前已经在Detectron进行了实验)，包括C++前端和C++模型编译工具。对于我们来说，之后如果想要部署深度学习应用
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2024-08-22 09:47:46
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1.保存加载自定义模型1.1 保存加载整个模型device = ['cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'][0]
'''模型保存'''
torch.save(model, 'model.pkl')
'''模型加载'''
model = torch.load('model.pkl', map_location=device)这种方式直接保存加
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2024-03-11 12:50:59
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