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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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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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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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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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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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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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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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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文章目录1 网络训练流程概述2 训练前先注意3 整体代码理解4 一轮训练与验证代码5 感谢链接 1 网络训练流程概述想得到一个model_best模型，宽泛的考虑：拿到数据，训练一下，谁效果好，谁就是model_best。 细致考虑的话，需要注意以下要点：是否使用cuda？ 数据集准备和划分比例关系 训练多少个epoch？ 是否要先冻结特征提取部分参数训练，然后再解冻训练？ 通常不是 学习率大小
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2023-08-02 22:51:51
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一、原理：要固定训练网络的哪几层，只需要找到这几层参数(parameter)，然后将其 .requires_grad 属性设置为 False 。然后修改优化器，只将不被冻结的层传入。二、效果节省显存：不将不更新的参数传入optimizer提升速度：将不更新的参数的requires_grad设置为False，节省了计算这部分参数梯度的时间三、代码：.requires_grad 属性设置为 False
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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pytorch网络冻结的三种方法区别：detach、requires_grad、with_no_grad 文章目录pytorch网络冻结的三种方法区别：detach、requires_grad、with_no_grad1、requires_grad2、detach（）3、with_no_grad4、总结： 1、requires_gradrequires_grad=True # 要求计算梯度；
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2024-07-15 23:05:58
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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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Pytorch总结九之深度学习计算（2）自定义层、读取和存储、GPU计算1.自定义层介绍如何使⽤ Module 来⾃定义层，从⽽可以被重复调⽤1.1 不含模型参数的自定义层下⾯的 CenteredLayer 类通过继承 Module 类⾃定义了⼀个将输⼊减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了 forward 函数⾥。这个层⾥不含模型参数。#1.自定义层
import torch
from tor
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2023-12-13 07:08:05
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如果是你自己构建的模型，那么可以再forward函数中，返回特定层的输出特征图。下面是介绍针对预训练模型，获取指定层的输出的方法。如果你只想得到模型最后全连接层之前的输出，那么只需要将最后一个全连接层去掉：import torchvision
import torch
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
print("model
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2023-09-20 16:33:22
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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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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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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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