这位作者写得非常棒！！！1. F.pad函数定义F.pad是pytorch内置的tensor扩充函数，便于对数据集图像或中间层特征进行维度扩充，下面是pytorch官方给出的函数定义。torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=0)函数变量说明：input 需要扩充的tensor，可以是图像数据，抑或是特征矩阵数据pad 扩
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2024-05-15 14:02:00
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# PyTorch 参数部分更新
在深度学习中，模型的训练往往需要对参数进行频繁的更新。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它为我们提供了灵活的方式来更新模型的参数。本文将探讨如何在PyTorch中实现参数的部分更新，并展示相关代码示例来帮助理解。
## 参数部分更新的概念
在深度学习模型中，参数通常指的是神经网络的权重和偏置。在训练过程中，我们通常需要对这些参数进行优化，最常见的方
原创
2024-09-15 06:02:26
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一、模型保存/加载1.1 所有模型参数训练过程中，有时候会由于各种原因停止训练，这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型)。一般使用pytorch里面推荐的保存方法。该方法保存的是模型的参数。 #保存模型到checkpoint.pth.tar
torch.save(model.module.state_dict(), ‘checkpoint.pth
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2023-10-08 19:09:14
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需要自己过滤optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model
原创
2022-07-19 11:50:11
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以PyTorch中的CIFAR 10图片分类为例，示范如何将Ray Tune融入PyTorch模型训练过程中。其中，要求我们对原PyTorch程序做一些小的修改，包括：将数据加载和训练过程封装到函数中；使一些网络参数可配置；增加检查点（可选）；定义用于模型调参的搜索空间。下面以示例代码解析的形式介绍Ray Tune具体如何操作：from functools import partial
impor
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2023-08-10 17:51:15
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在深度学习训练过程中，我们时常需要对已有的 PyTorch 模型进行部分参数的更新，以适应新的任务或数据。正是这种灵活性，使得 PyTorch 成为机器学习研究人员和工程师的首选框架。然而，如何高效地更新模型的部分参数，却常常成为一个技术难题。在本博文中，我将详细阐述如何解决“PyTorch 更新 module 部分参数”的问题，以及其过程中的实践和细节。
### 背景定位
在实际的深度学习应
1 引言各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的内容是如何在Pytorch框架中对模型进行保存和载入、以及模型的迁移和再训练。一般来说，最常见的场景就是模型完成训练后的推断过程。一个网络模型在完成训练后通常都需要对新样本进行预测，此时就只需要构建模型的前向传播过程，然后载入已训练好的参数初始化网络即可。第2个场景就是模型的再训练过程。一个模型在一批数据上训练完成之后需要将其保存到本地
# PyTorch只更新部分参数
在深度学习领域，模型参数的更新是非常重要的一环。通常情况下，我们会对整个模型的参数进行更新，以使模型能够更好地拟合训练数据。然而，在某些特定情况下，我们可能只想更新模型的部分参数，而保持其他参数不变。这在迁移学习、模型微调等情况下是非常有用的。
在PyTorch中，我们可以通过设置参数的`requires_grad`属性来控制参数是否需要梯度更新。我们可以将需
原创
2024-04-08 04:15:06
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# PyTorch 只更新部分参数的技巧
在深度学习模型的训练过程中，通常我们希望能够对整个模型进行优化，但有时我们只希望更新模型的一部分参数，例如：当我们只想微调一个预训练的模型时。PyTorch 提供了灵活的方式来实现这一目标。在本文中，我们将探索如何在 PyTorch 中仅更新部分参数，并提供代码示例以帮助理解。
## 为什么只更新部分参数？
只更新部分参数的主要原因包括：
1. *
原创
2024-09-18 03:59:18
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网络结构和参数可以分开的保存和加载，因此，pytorch保存模型有两种方法：保存 整个模型 (结构+参数)只保存模型参数(官方推荐)# 保存整个网络torch.save(model, checkpoint_path) # 保存网络中的参数, 速度快，占空间少torch.save(model.state_dict(),checkpoint_path)#------------------------
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2023-08-11 15:40:29
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介绍在使用预训练模型微调训练时，我们通常需要根据实际的数据集以及想要达到的效果，修改预训练模型的结构。查阅了其他博客和torch.nn源码后，做个笔记。 为了更方便的了解，将使用torchvision中的模型convnext作介绍。一、获取模型参数1、直接print模型import torch
import torchvision.models as models
import torch.nn
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2023-09-06 16:44:01
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原创
2021-09-07 11:07:52
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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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可变形卷积：Deformable ConvNetsDCNv1论文网址：Deformable Convolutional Networks DCNv2论文网址：Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results DCNv2代码：https://github.com/CharlesShang/DCNv2/tree/pytorch_0.4DCN
pytorch学习-5：批训练+Optimizer 优化器1. 批训练1.1 DataLoaderDataLoader 是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例:import torch
import t
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2024-06-18 07:12:25
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## PyTorch复用显存
在深度学习模型的训练过程中，显存管理是一个重要的问题。显存是模型在GPU上存储和计算的关键资源，有效地管理和复用显存可以提高模型的训练效率，并允许更大规模的模型和更长的训练时间。PyTorch提供了一些技术和工具来优化显存的使用，本文将介绍如何使用PyTorch复用显存的方法和技巧。
### Tensor和Variable
在PyTorch中，数据和模型都被表示
原创
2023-08-18 15:40:56
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探索NVIDIA-AI-IOT/torch2trt：PyTorch模型到TensorRT优化的桥梁 torch2trtAn easy to use PyTorch to TensorRT converter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torch2trt 项目简介是一个开源项目，由NVIDIA开发并维护，旨在帮助开发者将PyTorch深度学习模型转换
一、数据初始化1.torch.arange()用来构建一个行向量，参数=元素个数，从0开始的自然数排列，默认float型。一个新定义的张量（tensor）都会存储在主存中，在CPU中计算。 例子：x = torch.arange(12)输出：tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])2.x.shape获取tensor结构 例子：
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2024-04-11 16:12:19
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1.在没有改变原网络结构的情况下model = resnet50()
model = model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))torch.load('model.pth')会把网络参数加载到一个有序字典当中, 然后把这个有序字典传递给model.load_state_dict()。2.在只改变原网络结构的某一层或某几层的情况下在不同的实际需求下，
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2023-10-11 08:15:37
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模型在保存时侯以键对值保存，同时在加载时根据现在网络的键值查找模型对应的键值，然后加载。一般报错是因为模型和网络的键值不匹配。1、最常见的问题是键值多了或者少了 module.此种情况是模型在DataParallel或者DDP训练后保存的键值有module. ，对应的网络的键值则没有module.1)可以通过：model = nn.DataParallel(model)将模型的键值加上m
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2023-08-20 22:24:16
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