一、视图操作1、空格键：调出视图快捷面板底视顶视图、左右视图、立体视图随意点击比工具栏的操作面板更贴心，上面都会提示快捷键可以随时出现在鼠标所在的位置（可以第一时间点击）2、点击坐标轴直接切换视图上下视图：点击Y轴（对应快捷键：ctrl+5/6 ） 前后视图：点击Z轴（对应快捷键：ctrl+1/2 ） 左右视图：点击X轴（对应快捷键：ctrl+3/4 ） 立体视图快捷键：ctrl+7 两相对视图切
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2023-12-14 02:28:47
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在深度学习中，了解和可视化模型结构是至关重要的，因为这能帮助开发者更好地理解模型的设计，排查错误，甚至优化性能。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了多种方法来展示模型结构。本文将详细介绍几种使用PyTorch显示模型结构的方法，并通过实例来帮助理解。
### 1. 使用`print`函数
最直接的方式是使用`print`函数打印模型。这些模型通常是`torch.nn.Module`
# 如何使用PyTorch显示模型结构和.pt文件
在机器学习和深度学习的开发中，明确的模型结构是非常重要的，它可以帮助我们理解和调试模型。对于刚入行的小白，可能会略微感到困惑，不知道如何在PyTorch中实现这一目标。本文将指导你通过一系列简单的步骤，利用PyTorch显示模型结构和保存为.pt文件。
## 整体流程
下面是实现这一目标的步骤，你可以遵循这个流程进行操作：
| 步骤 |
原创
2024-10-19 06:08:13
339阅读
从参数定义，到网络模型定义，再到训练步骤，验证步骤，测试步骤，总结了一套较为直观的模板。目录如下：目录一、导入包以及设置随机种子二、以类的方式定义超参数三、定义自己的模型四、定义早停类(此步骤可以省略)五、定义自己的数据集Dataset,DataLoader六、实例化模型，设置loss，优化器等七、开始训练以及调整lr八、绘图九、预测十、运行实例参考（结合上述模型理解）一、导入包以及设置随机种子i
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2024-09-10 22:25:04
212阅读
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
593阅读
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
165阅读
文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
133阅读
如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
164阅读
目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
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2024-08-24 16:22:45
62阅读
目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service)参考Pytorch模型部署准备Pytorch和TensorFlow是目前使用最广泛的两种深度学习框架，在上一篇文章《自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中》中我们
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2023-08-20 23:12:38
190阅读
目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
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2023-08-01 14:21:55
206阅读
PyTorch基础入门二：PyTorch搭建一维线性回归模型1）一维线性回归模型的理论基础给定数据集，线性回归希望能够优化出一个好的函数，使得能够和尽可能接近。如何才能学习到参数和呢？很简单，只需要确定如何衡量与之间的差别，我们一般通过损失函数（Loss Funciton)来衡量：。取平方是因为距离有正有负，我们于是将它们变为全是正的。这就是著名的均方误差。我们要做的事情就是希望能够找到和，使得：
众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
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2023-07-30 00:22:31
276阅读
如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类
目录模型基本定义方法通过nn.Sequential()通过nn.ModuleList()/nn.ModuleDict()复杂模型搭建方法模块构建模型组装既有模型修改替换某layer增加输入变量增加输出变量模型保存、加载保存单卡保存多卡保存加载单卡加载多卡加载参考 模型基本定义方法pytorch中有提供nn.Sequential()、nn.ModuleList()以及nn.ModuleDict()
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2023-08-29 20:29:24
294阅读
文章目录前言一、PyTorch模型定义的方式5.1.1 必要的知识回顾5.1.2 Sequential5.1.3 ModuleList5.1.4 ModuleDict5.1.5 三种方法的比较与适用场景二、利用模型块快速搭建复杂网络5.2.1 U-Net简介5.2.2 U-Net模型块分析5.2.3 U-Net模型块实现5.2.4 利用模型块组装U-Net三、PyTorch修改模型5.3.1 修
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2024-03-03 22:09:35
111阅读
开始最近在看transformer相关的文章，在AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE这篇文章中，作者给出了在超大数据集上训练的模型。但是采用的是npz文件保存。这里将介绍npz文件和如何将其应用到pytorch中进行加载参数和训练。1、什么是npz文件？npz文件是python中nump
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2023-10-25 13:29:57
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目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
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2024-07-17 20:56:40
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目录1、nn.Module——搭建属于自己的神经网络1.1 回顾系统预定义的层1.1.1 最常用的Linear层1.1.2 Conv2d类的源代码1.1.3 小结1.1.4 自定义层的基本步骤1.2 简单实现-自定义层1.2.1 第一步：定义一个的层（即一个类）1.2.2 第二步：定义一个神经网络模型1.2.3 第三步：训练模型1.2.4 小结1.3 补充：model.parameters()和
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2023-11-05 16:30:10
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pytorch官方demo（Lenet）1、首先，我们定义LeNet网络模型，构建的模型如下： modelimport torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F #导入pytorch的两个包
#在pytorch中搭建模型，首先定义一个类，类继承与nn.module这个父类
class LeNet(nn.Module):
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2023-09-12 15:03:47
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