目录一、模型微调的流程二、使用已经有的模型结构2.1 实例化网络2.2 传递pretrained参数注意事项：三、训练特定层四、实例 随着深度学习的发展，在大模型的训练上都是在一些较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k,甚至是ImageNet-21k等。但我们在实际应用中，我们的数据集可能比较小，只有几千张
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2023-10-18 15:17:36
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Pytorch存储权重以及如何加载关于Pytorch如何使用，必然是官方教程写的好。 文章目录Pytorch存储权重以及如何加载一、Pytorch如何保存权重1.torch.save()2.state_dict()二、Pytorch如何加载权重1.torch.load()和model.load_state_dict()2.仅加载部分模型权重3.torch.load(PATH, map_loacti
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2023-08-08 13:36:08
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文章目录：目录1 模型三要素2 参数初始化3 完整运行代码4 尺寸计算与参数计算1 模型三要素三要素其实很简单必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module在__init__(self)中设置好需要的组件，比如conv，pooling，Linear，BatchNorm等等最后在forward(self,x)中用定义好的组件进行组装，就像搭积木，把网络结构搭建出来
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2024-06-03 12:48:52
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1. 介绍本文介绍如何在pytorch中载入模型的部分权重, 总结了2个比较常见的问题：第1个常见的问题: 在分类网络中，当载入的预训练权重的全连接层与我们自己实例化模型的节点个数不一样时，该如何载入？比如在花卉数据集分类时只有5类，所以最后一层全连接层节点个数为5，但是我们载入的预训练权重是针对ImageNet-1k的权重,它的全连接层节点个数是1000，很明显是不能直接载入预训练模型权重的。第
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2023-09-21 08:36:21
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内容本文章带大家如何给自己修改过后的网络，加载预训练权重。很多小伙伴针对某一模型进行修改的时候，在修改模型后想要加载预训练权重，会发现频频报错，其实最主要原因就是权重的shape对应不上。注意：以下方法仅仅针对于在原网络改动不大的情况下加载预训练权重！1、.pt文件----->model：从.pt文件直接加载预训练权重。# 模板
ckpt = torch.load(weights) # 加
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2023-08-10 21:38:18
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文章目录： 文章目录1 模型三要素2 参数初始化3 完整运行代码4 更细致的看参数 1 模型三要素三要素其实很简单必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module在__init__(self)中设置好需要的组件，比如conv，pooling，Linear，BatchNorm等等最后在forward(self,x)中用定义好的组件进行组装，就像搭积木，把网络结构搭建
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2024-08-07 13:13:12
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导包import torch.nn as nn
import torch输入数据# 时间步为5 批量大小为3 特征维度为10
input = torch.randn(5, 3, 10)创建LSTM# 输入特征维度为10 输出特征维度为20 2层 双向 LSTM
rnn = nn.LSTM(10, 20, 2, bidirectional=True)初始化隐藏状态# h0[0]：第一层正向初始时间步
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2024-07-04 23:04:53
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我们通常会用到迁移学习，即在一个比较通用的pretext-task上做预训练，随后针对不同的downstream task进行微调。而在微调的时候，网络结构的最后几层通常是要做出改变的。举个例子，假设pretext-task是在imagenet上面做图像分类，而下游任务是做语义分割，那么在微调的时候需要将分类网络的最后几层全连接层去掉，改造成FCN的网络结构。此时就需要我们把前面层的权
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2023-11-07 11:52:49
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前言 使用PyTorch官方提供的权重或者其他第三方提供的权重对相同模型的参数进行初始化，在数据量较少的前提下，可以帮助模型更快地收敛到最优点，达到更好的效果，即迁移学习。 在大部分的迁移学习场景中，我们一般沿用之前模型的相关参数，这是因为卷积神经网络认为大部分的特征提取模式是一致的，即卷积神经网络中的归纳偏置能力强。在使用别人训练好的权重的过程中，一般冻结/保留提供权重模型中浅层的权重参数，只修
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2023-08-26 15:18:08
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保存和加载训练结果libtorch/pytorch提供了很好的serialize操作，可以很容把训练结果保存起来，最初我认为训练结果包括网络拓补结构，权重和偏置量等，后来发现应该只包含权重和偏置量，这样一来就需要在这个训练结果中存储一些扩展值，用于下一次重构网络。保存网络权重和偏置量torch::nn:Module提供了一个方法save方法，我们构建的网络一般会继承这个类，所以可以调用此方法存储网
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2023-11-12 19:38:59
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本文中所讲解的代码模块包含：定义网络、损失函数和更新权重（跟其他文章有所不同）。整代码（可直接运行）可直接复制至pycharm中方便查看，其中英文原版注释均有保留。import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 汉字均为我个人理解，英文为原文标注。
class Net(nn.Module):
d
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2024-05-14 17:02:37
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0. 引言在实际使用中，我们通常希望有一个预训练模型帮助加速训练，如果使用原生的模型，直接使用加载即可。但我们经常会根据不同的任务要求进行backbone的修改，此时直接加载预训练模型就会出错。因此为了解决该问题，下面引入如何加载部分模型的权重（修改的部分不需要加载）。1. 分类网络最后一层一般PyTorch官方实现的网络中，训练集使用的ImageNet数据集，所以分类数（1000）与我们的任务分
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2023-12-25 22:28:41
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pytorch最后的权重文件是.pth格式的。经常遇到的问题：进行finutune时，改配置文件中的学习率，发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率， 并没有使用新的学习率。原因：首先查看.pth文件中的内容，我们发现它其实是一个字典格式的文件：其中保存了optimizer和scheduler，所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。我们只需要权重，也就是model部分，将其导
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2023-09-08 07:00:40
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在神经网络模型中，参数权重的初始设置非常重要，其合理设置能够保证模型的收敛以及数值运算的速度。pytorch中常用的初始化函数封装在torch.nn.init下，常见策略主要包括：1. 均匀分布初始化"""
a: 均匀分布下限
b: 均匀分布上限
返回同tensor同shape的初始化张量
"""
init.uniform_(tensor, a=0, b=1)2. 正态分布初始化"""
mean:
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2024-04-08 14:04:32
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1.保存加载自定义模型1.1 保存加载整个模型device = ['cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'][0]
'''模型保存'''
torch.save(model, 'model.pkl')
'''模型加载'''
model = torch.load('model.pkl', map_location=device)这种方式直接保存加
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2024-03-11 12:50:59
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PyTorch的简介 pytorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架。 Torch官网：htt
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2023-12-29 22:24:06
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PyTorch 是由 Facebook 发布的深度学习框架，旨在为研究人员和工程师提供快速、灵活和简单的实验平台。与其他框架相比，PyTorch 具有简洁的 API 和灵活的动态计算图，使得构建和训练深度神经网络变得更加优雅和简洁。本文将介绍 PyTorch 的基本原理和使用方法，以及如何在 PyTorch 中实现常见的深度学习模型。PyTorch 的基本原理PyTorch 的核心是张
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2023-08-04 11:46:59
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# 如何在 PyTorch 中更改权重
在深度学习模型的训练和微调过程中，可能需要直接更改模型的权重。掌握这种技巧对你作为开发者至关重要，尤其是在处理迁移学习或特定参数调整时。本文将引导你完成如何用 PyTorch 更改权重的整个过程。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现更改 PyTorch 中模型权重的目标。下表概述了每个主要步骤及其描述。
| 步骤 | 描述
# PyTorch 权重绑定
在深度学习中，模型的权重是模型的核心组成部分之一。权重绑定是指在一个模型中共享权重参数，从而减少训练参数的数量和模型的复杂度。PyTorch 提供了一种简单而强大的方式来实现权重绑定。本文将介绍什么是权重绑定以及如何使用 PyTorch 进行权重绑定。
## 什么是权重绑定？
权重绑定是指在不同的层之间共享相同的权重参数。例如，在一个多任务学习的模型中，多个任务
原创
2023-11-30 04:51:30
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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
