目录1. PyTorch模型定义的方式1.1 torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2 torch.nn.ModuleList1.3 torch.nn.ModuleDict1.4 实战2. 用模型块快速搭建复杂网络 2.1 卷积神经网络基础2.1.1 卷积层2.1.2 池化层2.1.3 全连接层2.2 U-Net模型2.3
转载
2023-08-11 21:09:51
157阅读
这里在我写的 Pytorch：一个简单的神经网络——分类 的基础上进行对模型的保存和提取操作。为了检验保存的模型就是训练好的模型，先用训练好的模型做个测试print(net(torch.tensor([2., 5.]))) # 用模型判断（2，5）这个点所属的类别
# tensor([0.9701, 0.0299], grad_fn=<SoftmaxBackward>) # 数据0、1
转载
2023-08-21 09:08:51
133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
转载
2023-10-25 13:29:57
300阅读
# 猫的PyTorch模型文件
在深度学习领域，PyTorch是一种流行且强大的框架，广泛应用于图像识别、自然语言处理等任务。本文将讨论如何使用PyTorch训练一个猫分类模型，并演示如何保存和加载模型文件，以便于后续使用。
### 确定任务
我们的目标是训练一个模型来识别猫与非猫图像。为此，我们需要构建数据集，定义模型结构，并使用PyTorch进行训练。
### 数据准备
首先，我们需
写在前面本学习总结主要目的1.怕以后忘记，到时候翻来看看， 2.梳理一下项目过程，便于工业化生产（哈哈） 3.敲一遍代码加深记忆 4.帮助他人，方便入门同学能够容易入门本过程主要设计到的内容1.torch.nn，nn模块下的Module类，组件类，neture network 2.tensor，巩固tensor的方法 3.torch.utils.data里面DataLoader的用法 4.torc
转载
2023-10-26 11:34:48
59阅读
【导读】在应用中使用深度学习的挑战之一是管理加载模型进行推理的成本。在本文中，我们将展示如何利用 PyTorch 和 Ray 的功能将这一成本几乎降至零。Introduction深度学习模型庞大而繁琐。由于它们的大小，它们需要很长时间才能加载。管理这种加载成本需要复杂的系统来在生产中部署模型。TFX、TorchServe 和 IBM Spectrum Conductor Deep Learning
转载
2024-06-07 07:17:03
122阅读
C++调用Tensorflow和Pytorch模型 本文主要介绍在Tensorflow和pytorch下使用C++调用Python端训练的模型,进行预测. 本机配置及开发环境 Ubuntu 16.04 RTX 2080TiTensorflow 1.14.0 python 3.5 cuda 10.0 cudnn 7.4.2 C++调用tensorfl
转载
2023-08-25 16:21:07
275阅读
Pytorch模型保存与加载，并在加载的模型基础上继续训练1.基本语句1.1 保存参数1.2 加载参数2. 语句分析2.1 torch.save()和torch.load()2.2 model.state_dict()2.3 model.load_state_dict()3. state_dict()和model.parameters() Pytorch保存模型保存的是模型参数 1.基本语句1
转载
2024-03-07 12:01:02
82阅读
目录一、创建网络模型创建模型的步骤构建模型要素：二、nn.Module的属性2.1 nn.Parameter2.2 nn.functional2.3 nn.Module三、 模型容器Containers3.1 nn.Sequential（1）输入数据类型非字典（2）输入数据类型为字典3.2 nn.ModuleList3.3 nn.ModuleDict总结四、AlexNet构建五、总结参考资料 一
# PyTorch模型文件Imagenet简介
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来帮助开发者构建和训练各种深度学习模型。其中，Imagenet是一个广泛使用的图像识别数据集，包含数百万张不同类别的图片，用于训练深度学习模型以实现图像分类任务。
## PyTorch模型文件
PyTorch模型文件是用于保存和加载训练好的深度学习模
原创
2024-03-02 05:34:59
100阅读
我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已(仅此而已)，在用torch.save()函数保存模型文件时，各人有不同的喜好，有些人喜欢用.pt后缀，有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save()语句保存出来的模型文件没有什么不同。在pytorch官方的文档/代码里，
转载
2023-09-10 20:07:37
985阅读
文件构成由TensorFlow保存的训练模型文件由四个文件组成：.
├── checkpoint
├── v18.ckpt-2333.data-00000-of-00001
├── v18.ckpt-2333.index
└── v18.ckpt-2333.meta每个文件的内容为：文件描述checkpoint指示文件夹中多个不同训练结果的属性，即如果在训练过程中保存了多次相同模型，在checkp
转载
2023-10-01 12:03:36
191阅读
文章目录前言一、网络结构图二、各模块的实现1.BConv模块2.E-ELAN模块3.MPConv模块4.SPPCSPC模块5.CatConv模块6.RepConv模块三、整体实现总结 前言前不久，正宗的YOLOV7横空出世，引来了很多人的关注，因为这次是官方作者的又一力作，自己也是抽时间看了看其中的结构。 代码链接如下：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 论
转载
2023-10-11 20:07:32
521阅读
模型定义 数据处理和加载 训练模型（Train&Validate） 训练过程的可视化 测试（Test/Inference）checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练 data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等 models/：模型定义，可以有多个模型，例如上面的AlexNet和ResNet34，一个模型对应一个文件
转载
2023-09-21 08:46:27
118阅读
code import torch chpt = torch.load('./CP_epoch1.pth') # epoch = chpt['epoch'] # loss = chpt['loss'] for k, v in chpt.items(): print(k, v) output(): i
原创
2022-07-12 10:15:52
440阅读
之前文章介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。 目录1. 读写`Tensor`2. 读写模型2.1 `state_dict`2.2 保存和加载模型1. 保存和加载`state_dict`(推荐方式)2. 保存和加载整个模型总结 1. 读写Tens
转载
2023-09-01 12:59:32
324阅读
GitHub 地址本文提供有关Pytorch模型保存和加载的各种用例的解决方案。您可以随意阅读整个文档，或者只是跳转到所需用例的代码部分。当保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1) torch.save: 将序列化对象保存到磁盘。 此函数使用 Python 的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。2）torch.load: 使用&nb
转载
2024-08-13 14:40:29
294阅读
torch.save：将序列化的对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle进行序列化。使用此功能可以保存各种对象的模型，tensor和dict。state_dict 是什么？在PyTorch中，torch.nn.Module模型的可学习参数(即权重和偏差)包含在模型的参数中(可通过model.parameters()获取)。 state_dict 只是一个Python字典对象，它将每个图
转载
2024-08-28 15:42:35
250阅读
在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。 torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数 torch.save(model, "my_model.pth") # 保存整个 ...
转载
2021-08-03 09:43:00
2197阅读
2评论
损失函数通俗理解，如下图所示，为理想与现实的差距计算实际输出和目标之间的差距为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）grad 官方文档L1lOSSimport torch
from torch.nn import L1Loss
inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=t
