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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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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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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# Pytorch模型导出权重指南
导出Pytorch模型的权重是深度学习项目中一个重要的步骤，主要用于保存训练好的模型，以便于后续的推理和复用。接下来，我将向你介绍整个操作流程，并详细说明每一步的代码实现。
## 流程概述
以下是导出Pytorch模型权重的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-11 10:37:10
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在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，有时候我们需要删除模型的权重，以便重新训练、清理不必要的资源或更新模型。在本文中，我们将深入探讨如何有效地处理“PyTorch删除模型权重”的问题。
为了使内容更加清晰，我们将从问题背景入手，逐步深入错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等各个方面。在这一过程中，我们将使用多种形式来呈现复杂的信息，并确保清晰易懂。
## 问题背景
在某个
# PyTorch模型初始权重的实现教学
在深度学习中，初始权重的选择对模型的性能影响很大。PyTorch为我们提供了灵活的方式来设置模型的初始权重。本文将逐步讲解如何在PyTorch中实现模型初始权重的设置。我们将通过一个简单的流程图和详细的代码示例来说明每一步的实现。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[定义模型]
B -
【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第八天：权重衰退（含源码）参考资料：本专栏主要以沐神《动手学深度学习》为学习资料，记录自己的学习笔记，能力有限，如有错误，欢迎大家指正。同时沐神上传了的教学视频和教材，大家可以前往学习。视频：动手学深度学习
教材：动手学深度学习
文章目录【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第八天：权重衰退（含源码）1.基本概念2.代码实现2.1 生成数据集2
目录1. 查看/调用 模型的权重.2. 打印模型参数量3. 权重初始化。| 官方文档 |4. 自定义可训练参数。5. 在训练中人为改变参数。6. 取出高级封装模型中的 权重——_module。1. 查看/调用 模型的权重.import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models
class MyModel(nn.Modul
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2023-08-16 14:55:35
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# 深度学习模型权重替换指南
在深度学习的世界中，模型的训练过程通常需要大量的时间和计算资源。为了提升模型的性能，或者当我们希望迁移学习时，权重替换就显得尤为重要。本文将介绍深度学习模型权重替换的流程，以及如何实现这一过程。我们会通过以下步骤来实现目标。
## 流程概述
以下是权重替换的基本流程：
| 步骤 | 描述
pytorch自发布以来，由于其便捷性，赢得了越来越多人的喜爱。Pytorch有很多方便易用的包，今天要谈的是torchvision包，它包括3个子包，分别是： torchvison.datasets ，torchvision.models ，torchvision.transforms ，分别是预定义好的数据集（比如MNIST、CIFAR10等）、预定义好的经典网络结构（比如AlexNet、VG
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2023-08-22 09:44:19
228阅读
在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将模型或张量保存到文件中，使用 torch.load 函数从文件中加载模型或张量。具体用法如下：保存模型import torch
# 定义模型
model = ...
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')在上面的代码中，我们使用 model
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2024-04-23 10:48:47
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### 手动为 PyTorch 模型权重赋值
在深度学习中，我们经常需要对模型的权重进行手动赋值。这在某些情况下非常有用，例如在迁移学习中，我们可能希望从预训练的模型中加载权重，然后对特定层进行微调。在本文中，我们将探讨如何在 PyTorch 中手动为模型权重赋值。
#### 旅行图
```mermaid
journey
A[开始] --> B[定义模型]
B --> C[定
原创
2024-07-29 11:20:05
216阅读
备注：在安装CellChat时，需要在python装一个包，而且还要在R用biocManager先装两个包‘BiocNeighbors’和‘ComplexHeatmap’。问题1这个帖子可能因为版本的原因有些地方出错了，第一个问题是CellChat不支持V5版本，需要转成V3版本的seurat对象#V5转V3
scedata[['RNA']]<-as(object = scedata[['R
众所周知，使用大量数据预训练后的骨干网络可以提升整个模型的泛化能力，而我们如果将网络的骨干网络替换后则不能直接使用原来的权重。这个项目的作用是在你替换骨干网络后可以将网络预训练权重一并“偷”过来。 下给结论：将DeeplabV3+的骨干网络由Xcep
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2024-02-11 20:31:17
178阅读
目录简要介绍PyTorch、张量和NumPy为什么选择卷积神经网络(CNNs)?识别服装问题使用PyTorch实现CNNs1.简要介绍PyTorch、张量和NumPy让我们快速回顾一下第一篇文章中涉及的内容。我们讨论了PyTorch和张量的基础知识，还讨论了PyTorch与NumPy的相似之处。PyTorch是一个基于python的库，提供了以下功能:用于创建可序列化和可优化模型的Tor
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2024-06-26 10:29:01
48阅读
# 如何减小pytorch模型权重文件大小
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(加载模型) --> B(剪枝模型);
B --> C(微调剪枝后的模型);
C --> D(量化模型);
D --> E(导出量化后的模型);
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
MODEL_WEIGHTS ||
原创
2024-06-26 05:33:32
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如果我们对模型进行微调，比如改变模型的最后一个全连接层输出节点个数，此时我们再载入原来模型的预训练权重，就会报错。因为模型的结构已经发生了变化，所以它所对应的权重(通常以字典中键值对的形式存储)存储结构也会发生变化，所以载入的过程中就会出现不匹配的情况。此时我们有两种解决方法，第一种方法就是只载入模型的部分权重，比如本例中就只载入除了最后一个全连接后的所有权重。第二种方法是先不改变模型，直接使用原
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2023-11-27 15:16:56
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文章目录前言一、tensor打印配置二、numpy读取csv三、python内库读取csv四、numpy->tensor五、连续值 序数值 分类值六、tensor切分及类型转换七、独热编码八、规约（归一化）九、寻找阈值总结 前言案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/3_tabular_wine.ipynb一、tens
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2023-12-09 14:14:15
317阅读
文章目录1. 模型的保存和加载 (权重保存-简易方法)2. 保存checkpoint2.1 导入所有相关的库2.2 定义并初始化神经网络2.3 初始化优化器2.4 保存常规检查点checkpoint2.5 加载常规检查点checkpoint3. to 操作4. _parameters和parameters的区别5. state_dict6. parameters&named_parame
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2024-05-31 11:03:19
462阅读
