最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题，因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题。首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析：1、本文通用的网络模型import torch
import torch.nn as nn
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定义网络中第一个网络模块 Net1
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class Net1(nn.Module):
def __init__(self):
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2024-07-15 13:54:11
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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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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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Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。初始化方法中做了什么def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
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2024-01-05 22:05:17
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冻结参数问题是深度学习模型训练中常见的挑战，尤其是在使用 PyTorch 进行迁移学习或部分模型训练时。冻结参数能够帮助我们保持预训练模型的有效性，同时也能避免过拟合。然而，正当我希望通过调整和冻结模型的层以提高效率时，却遇到了许多复杂的挑战。这篇博文详细记录了我解决 PyTorch 中冻结参数问题的过程，并包含了一系列实用的分析、调试和最佳实践建议。
## 背景定位
在许多深度学习场景中，特
# PyTorch中的Batch Normalization冻结：原理与实践
Batch Normalization（BN）是深度学习中的一种重要技术，旨在解决神经网络训练过程中的内部协变量偏移问题，使得训练更为稳定，收敛更快。尽管BN带来了诸多好处，但在某些场景下，如迁移学习或者模型微调，我们可能需要冻结BN层以避免其统计信息的变化。本文将探讨如何在PyTorch中冻结BN层，并提供相应的代码
PyTorch冻结BN是一个在深度学习模型中常见的问题，尤其是在迁移学习和模型微调的时候。Batch Normalization（BN）的作用是加速训练过程，保持模型的稳定性。冻结BN，即保持其统计量固定，能够避免训练过程中不必要的变化，提高模型的稳定性和性能。接下来，我们将详细记录解决 PyTorch 冻结 BN 的过程。
## 环境准备
为了顺利实施解决方案，首先需要准备合适的环境。以下是
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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part one: 一篇博客的介绍：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
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2023-10-28 11:18:35
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# PyTorch微调与冻结模型参数的入门指南
在深度学习中，微调模型是实现特定任务（如图像分类、目标检测等）的重要方式。通过在已有的预训练模型基础上进行微调和参数冻结，我们可以加速训练并提高模型效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现模型微调与冻结参数，并提供具体的代码示例和详解。
## 流程概述
以下是实现PyTorch微调和冻结的基本流程：
| 步骤 | 描
当您想要冻结部分模型时，或者您事先知道不会使用某些参数的梯度。例如，如果要对预先训练的CNN进行优化，只
原创
2023-05-18 17:11:01
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# 在 PyTorch 中冻结 Batch Normalization 层
Batch Normalization（BN）是深度学习模型中的一个重要组成部分，通常用于加速训练并提高模型的稳定性。然而，对于某些特定情况，例如在转移学习中，我们可能希望“冻结”BN层的参数，使其在训练过程中不再更新。本文将教你如何实现这一点。
## 流程概览
下面是冻结 BN 层的基本流程：
| 步骤 | 描述
# PyTorch冻结模型的详尽指南
## 引言
在深度学习中，冻结模型的某些部分是一项常见的操作，特别是在迁移学习中。当您希望保留预训练模型的特征提取能力，同时对其余的模型进行微调时，冻结层（即不更新这些层的参数）是非常有用的。本文将指导您如何在PyTorch中实现模型的冻结，详细介绍每一步骤及相应的代码。
## 流程概述
在我们深入具体代码之前，下面是实现PyTorch冻结模型的整体流
# 深入理解 PyTorch 模型冻结
在深度学习的训练过程中，模型训练通常包括多个阶段，例如数据预处理、模型构建、训练和评估。在这些阶段中，模型的“冻结”操作是一个常见却又非常重要的步骤。在本文中，我们将深入探讨 PyTorch 中的模型冻结操作，以及它对模型训练的影响。
## 什么是模型冻结？
模型冻结是指在训练过程中，保持某些层的权重不变，不对它们进行更新。这通常在迁移学习中使用，当我
这篇文章主要是之前一段时间的总结，内容是有关PyTorch中卷积部分的源码。文章不会很透彻的去研究源码，只是大概地总结一下，主要内容有：PyTorch-拓展模块PyTorch对于卷积的内部实现为什么有了cudnn还需要PyTorch实现卷积？ 很感谢网上的优质博客，正是因为有了知识的共享，人们的生活质量才会不断提高~ 本人参考源码实现的卷积链接: [点我跳转]，为PyTorc
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2024-04-16 21:35:45
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关于Embedding和RNN-GRU-LSTM的使用详解
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,embed
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2023-08-11 20:48:51
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几种目标检测方法比较这里建议去看一篇博客，里面讲了几种目标检测方法实现的大致原理，也对几种目标检测方法进行了比较ssd的实现原理计算机要确定一幅图片中某个参数的位置，也就是对准图片中的一个物体，画出一个框，需要四个参数，中心点的x和y的坐标，w（宽），h（高），如下图 我们的计算机要确定这幅图片中猫咪的位置，画一个框，框出猫咪，就需要这个框的四个参数，中心点坐标：x和y、框的宽、框的高。那么ssd
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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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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前言前段时间面试了许多应界生同学，惊讶地发现很多同学只做深度学习，对于LR/GBDT这样的传统机器学习算法，既不掌握理论，也从未实践过。于是就想写一篇文章，梳理一下推荐算法由传统机器学习，发展到深度学习，再到未来的强化学习、图神经网络的技术发展脉络，因为「只有了解过去，才能更好地把握当下与未来」。无奈这个题目太大，再加上近来分身乏术，实在无暇宏篇大论。于是今日小撰一文，聚焦于深度学习的核心思想Em
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2023-09-20 15:51:01
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