在使用 PyTorch 进行卷积神经网络 (CNN) 的开发时，我面临了一个的问题：如何指定卷积层的权重。显然，对于特定的应用场景，可能需要使用预先训练好的权重或根据一些要求手动设置权重。本文将详细记录我解决这个问题的过程，包括业务影响分析、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 问题背景
在深度学习项目中，卷积层的权重对模型性能起着至关重要的作用。由于数据的多样性和复杂性
卷积函数：nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)对几个输入平面组成的输入信号应用一个2D卷积. Parameters: input – 形状为 (minibatch x in_channels x iH x iW) 的输入张量 weight – 形状为 (ou
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2023-11-10 11:45:34
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在处理“PyTorch 卷积层载入权重”的问题时，了解如何正确载入预训练模型的权重和在新模型中迁移学习是至关重要的。本文将详细记录解决这一问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的前置依赖已安装。这可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip install torch torchvision
```
ConvNet.py'''
搭建一个卷积神经网络，该网络用于展示如何使用相关包来可视化其网络结构
'''
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
# 定义第一个卷积层: Conv2d + RELU
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2024-04-11 12:49:35
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Pytorch卷积层原理和示例一，前提二，卷积层原理1.概念2.作用3. 卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2, 参数说明:3,代码:4, 分析计算过程四，nn.conv2d1, 函数定义2, 参数：3, 代码4, 分析计算过程 一，前提在开始前，要使用pytorch实现以下内容，需要掌握tensor和的用法二，卷积层原理1.概念卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据
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2023-08-17 10:33:35
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1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。 本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后
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2024-09-24 19:16:43
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Network in Network 这篇论文中 提出了 1*1卷积层，那么问题来了，为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神
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2024-04-07 14:24:04
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# 在 PyTorch 中实现卷积权重
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）通常用于处理图像数据。卷积层的权重是模型学习的参数，理解如何在PyTorch中实现和操作这些权重是非常重要的。本文将带你逐步了解如何实现和获取卷积层的权重，并通过简单的示例进行演示。
## 整体流程
为了在PyTorch中实现卷积权重，我们可以分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作
目录2D卷积3D卷积1*1卷积空间可分离卷积（separable convolution）深度可分离卷积（depthwise separable convolution）分组卷积（Group convolution）扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions）反卷积（转置卷积 Transposed Convolutions）octave convolution
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2024-08-01 16:05:50
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[pytorch]权重初始化方法初始化方法常数初始化均匀分布正态分布稀疏初始化Xaivier 均匀分布Xaivier 正态分布Kaiming 均匀分布Kaiming 正态分布应用的实例单层网络使用apply初始化 权重初始化的方法封装在torch.nn.init里。具体在使用的时候先初始化层之后直接调。初始化方法常数初始化w = torch.empty(3, 5)
nn.init.constan
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2023-10-09 22:08:20
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# 在PyTorch中指定某层权重初值的实现步骤
在深度学习模型的训练中，我们有时需要为特定的层初始化权重值，以改善模型收敛速度或最终效果。本篇文章将指导你如何在PyTorch中实现这一目标。我们将给出实现流程、每一步的详细说明及代码示例，确保你能顺利地掌握这一技能。
## 实现流程
具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-----
卷积层的推导卷积层的前向计算 如下图，卷积层的输入来源于输入层或者pooling层。每一层的多个卷积核大小相同，在这个网络中，我使用的卷积核均为5*5。 如图输入为28*28的图像，经过5*5的卷积之后，得到一个(28-5+1)*(28-5+1) = 24*24、的map。卷积层2的每个map是不同卷积核在前一层每个map上进行卷积，并将每个对应位置上的值相加然后再加上一个偏置项。 每次
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2024-03-19 13:43:26
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卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。卷积首先，定义下卷积层的结构参数。△ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通
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2024-06-02 09:22:11
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首先先说明第一个答案，也就是PyTorch中卷积层的计算方法，其实这点很多人可能在书上已经看过图了，我只是用代码复现一遍我们把所有变量都明确，首先是输入变量，我们设为2 * 2的全1矩阵，如下： 然后初始化一个二维卷积层，并输出其weight和bias，如下：我们可以看到，weight和bias都有两个值，这是因为我们定义了输出通道为2，所以给我们分配了两个卷积核，然后可以看到权值分别为0.784
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2023-11-02 07:09:33
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文章目录前言一、前置知识二、torch.nn.Conv2d三、torch.nn.Conv1d 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、前置知识 上图就是一个多过滤器（过滤
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2023-09-02 11:19:13
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数据输入层/ Input layer 有3种常见的图像数据处理方式 去均值 把输入数据各个维度都中心化到0 归一化 幅度归一化到同样的范围 PCA/白化 用PCA 降维 &nb
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2024-10-25 13:16:23
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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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github地址：https://github.com/ShichenLiu/CondenseNet 本文提出了学习组卷积(learned group convolution),大大减少了对冗余特征的利用。首先看提出的模块： 中间是训练阶段的condense块，右边是测试阶段的。训练阶段，作者对于输入到1x1学习组卷积的特征图进行学习稀疏连接。filter分组 由于是1x1卷积，4D的张量变为矩阵
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2024-08-16 11:59:33
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权值共享基本上有两种方法：在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3*120的卷积核进行卷积时，卷积参数为：3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列，一个是线性排列)第二种只在同一特征图上使用共享权值，根据上面的例子，则卷积参数为：3*3*40*120. 1×1的卷积大概有两个方面的作用吧：1.
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2024-04-15 13:36:06
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网络要做的步骤：（一个中国人，给中国人教学，为什么要写一堆英语？）1， sample abatch of data（数据抽样）2，it through the graph ,get loss（前向传播，得到损失值）3，backprop to calculate the geadiets（反向传播计算梯度）4，update the paramenters using the gradient（使用梯
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2024-07-01 07:39:15
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