0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
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2023-12-30 15:02:15
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1.形状变换中长勇的函数是reshape和view，那么这两个函数的使用有什么不同呢首先说相同之处：都可以将张量的形状进行变换，便于我们在不同的模块中进行使用然后说明不同之处：view是要求张量的物理存储是连续的，如果不是连续的则会报错，当然z如果想要继续使用该函数，需要使用contiguous()函数进行转换——这时的作用就可以等价于reshape a = torch.arange(9).res
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2023-12-29 12:01:04
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# 如何在 PyTorch 中去除 Module
在深度学习中，PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而去除 Module 指的是在某些情况下需要从模型中移除特定的子模块。尤其在处理复杂模型时，我们可能只需要使用模型的一部分。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 PyTorch 中去除模块，包括步骤、代码示例和注释。
## 流程概述
以下是实现去除 Module 的基本流程：
| 步
# 教你如何实现"pytorch替换module"
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作)
B(加载预训练模型)
C(替换module)
D(保存模型)
A --> B --> C --> D
```
## 二、具体步骤
### 1. 准备工作
在开始替换module之前，首先需要确保已经安装了PyTorc
原创
2024-03-08 06:37:03
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前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，我前面说过，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。前面介绍过，我们当然也可以直
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2023-12-01 19:40:32
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pytorch在深度学习领域的重要性我就不再多罗嗦了，相信你看到这里的时候也一定对torch、pytorch有了些许了解，并且希望深入学习，在这个专栏带领大家一起玩转pytorch。参考资料：https://pytorch.org/tutorials/基本概念这一部分讲解使用pytorch模型的基本组成元素，其中包括nn.Module、DataLoader、Tranformer、visualiza
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2023-10-24 05:00:51
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# PyTorch Module转到CPU的科普文章
在深度学习中，PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架。在训练和推理模型时，我们通常会使用GPU来加速计算。然而，有时我们需要将PyTorch模型和数据从GPU转移到CPU进行处理。本文将介绍如何将PyTorch模块转到CPU的相关知识，并提供代码示例。
## 为什么需要将模型转到CPU？
1. **资源限制**: 在某些情况下，计算资
1. Embedding的使用pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。建立词向量层embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size)找到对应的词向量放进网络：词向量的输入应该是什么样子实际上，上面通过随机初始化建立了
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2024-10-14 23:35:28
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1. 模块导入 在Python中，有两种方法可以导入模块： (1) import module，相当于Java中的import module (2) from module import *，相当于Java中的import module.* 何时应该使用from module import: a)如果经常访问模块的属性和方法，且不想一遍又一遍地敲入模块名 b)如果想要
1.不同版本的stl实现不一样，导致list、vector等内部数据结构不一样，这样在不同版本的模块中传递时，数据结构就会不正确
2.std::alloc的问题，也就是内部内存在不同的模块里面进行分配，并不是使用同一个内存池，当在一个模块内申请，在另一个模块释放的时候也会出问题
解决办法，所有的dll和exe使用同一个版本的编译器，并且动态链接到C运行时dll上 STL跨平台调用会出现很多异常
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2024-10-27 15:20:35
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# Android 子Module调用主Module
## 1. 简介
在Android开发中，我们经常会遇到需要在子Module中调用主Module的情况。这种情况通常发生在我们需要在子Module中使用主Module中的类、资源或者其他功能时。本文将介绍如何实现Android子Module调用主Module的步骤和代码示例。
## 2. 实现步骤
下面是整个过程的步骤概览，我们将在下面
原创
2023-09-28 06:20:03
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1. Module类概述在PyTorch中，无论是自定义的模块与损失函数，还是完整模型，都是通过继承torch.nn.Module类来构建的。因此，要想建立较复杂的网络，我们必须使用此类。2. 使用Module类建立模型在实际使用中，要建立一个模型，我们需要继承torch.nn.Module类，并更新__init__与forward这两个方法。其中，forward方法定义了模型前向传播的完整过程。
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2024-03-04 06:52:30
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前言：pytorch中对于一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现，这点类似于keras，但是更多的时候面对复杂的模型，比如：多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层的模型等，就需要自己来定义一个模型了。本文将详细说明如何让使用Mudule类来自定义一个模型。一、torch.nn.Module类概述个人理解，pytorch不像tensorflow那么底
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2024-02-09 23:29:18
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pytorch自发布以来，由于其便捷性，赢得了越来越多人的喜爱。Pytorch有很多方便易用的包，今天要谈的是torchvision包，它包括3个子包，分别是： torchvison.datasets ，torchvision.models ，torchvision.transforms ，分别是预定义好的数据集（比如MNIST、CIFAR10等）、预定义好的经典网络结构（比如AlexNet、VG
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2023-08-22 09:44:19
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继承Module类来构造模型，Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类：· __init__函数：创建模型参数· forward函数：定义前向计算· backward函数：反向传播注意，这里并没有将Module类命名为Layer（层）或者Model（模型）之类的名字，这是因为该类是一个可供自由组建的部件。它的子类既可以是一个层（如PyTorch提供的Linear类）
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2023-09-22 14:22:21
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目录1.Module类的使用方法1.1Module类的add_module()方法1.2Module类的children()方法1.3Module类的named_children()方法1.4Module类的modules()方法2.模型中的参数（Parameters变量）2.1模型与参数的关系2.2Paramenter与Variable的区别3.为模型添加参数3.1为模型添加参数3.2为模型添
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2024-01-15 06:17:17
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写在前面这估计是安装pytorch生态最全面的文章"之一"了，提醒您，在文章开始之前，先找部电影看到，边下载边安装PyTorch是什么是python语言在Torch基础上的一款深度学习框架 那Torch是用Lua语言为接口的学习框架,Lua语言我听都没听过!PyTorch的更迭2017出生 2018年4月更新0.4.0,支持windows 2018年11月更新1.0稳定版 2019年5月更新1.1
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2023-08-25 17:09:17
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使用pytorch进行网络模型的搭建、保存与加载，是非常快速、方便的、妙不可言的。搭建ConvNet所有的网络都要继承torch.nn.Module，然后在构造函数中使用torch.nn中的提供的接口定义layer的属性，最后，在forward函数中将各个layer连接起来。下面，以LeNet为例： class 这样一来，我们就搭建好了网络模型，是不是很简洁明了呢？此外，还可以使
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2024-02-02 14:01:36
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在HarmonyOS应用开发过程中，大家会遇到一些hap安装问题，如多模块hap包存在调用如何在模拟器上统一运行、或者同一hap包如何在多台设备运行问题等，这里汇总一些hap安装问题解答，供大家参考。 【问题1】我的HarmonyOS工程创建了多个module，构建出的.app包，如何在模拟器上安装？ &n
# PyTorch中设置模块属性的指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何在PyTorch中设置模块属性。今天，我将通过这篇文章，向刚入行的小白们解释如何在PyTorch中实现`set_module_attr`。我们将一步步地进行，确保你能够理解并掌握这个概念。
## 1. 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了PyTorch。如果尚未安装，可以通过以下命令安装：
```bash
原创
2024-07-21 10:18:42
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