本文列举的tensor的基本操作，包括创建，维数变换，数学运算等，对于较复杂的操作已经添加注释。#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author: 1234
@file: GPU_grad.py
@time: 2020/06/16
@desc:
格式化代码 ：Ctrl + Alt + L
运行代码 ： Ctrl + Sh
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2024-05-15 12:45:33
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目录1--前言2--初始化 VGG16 模型3--修改特定层4--新增特定层5--删除特定层6--固定预训练模型的权重7--综合应用1--前言 基于 Pytorch，以 VGG16 模型为例；2--初始化 VGG16 模型from torchvision import models
# 初始化模型
vgg16 = models.vgg16(p
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2024-03-31 07:24:04
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文章目录PyTorch 官方模型库修改特定层增删特定层 在构建深度学习网络的过程中，经常会遇到需要对预训练模型进行修改和增删特定层的操作。 torchvision.models提供了丰富的模型满足不同任务的选择，因此在构建网络结构时，无需从头开始复现某个网络结构，只需在官方库的基础上进行修改即可。PyTorch 官方模型库pytorch提供的模型可以通过以下链接查询：https://pytor
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2023-09-01 15:15:56
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pytorch的一些细节操作本文以普通的CNN为例1. 实验用的模型2. 模型代码原始代码分成两个部分： 第一个是写CNN模型框架的py文件，cnn.py 第二个是主文件，用于下载数据和模型超参数等。work.pycnn.py文件如下：from torch import nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(
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2023-11-16 15:27:19
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本文介绍对加载的网络的层进行增删改, 以alexnet网络为例进行介绍。1. 加载网络import torchvision.models as models
alexnet =models.alexnet(weights=models.AlexNet_Weights.DEFAULT)
print(alexnet)2. 删除网络在做迁移学习的时候，我们通常是在分类网络的基础上进行修改的。一般会
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2024-06-01 15:43:13
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代码已同步到GitHub：
https://
github.com/EasonCai-Dev
/torch_backbones.git
1 论文关键信息1.1 密集连接论文通过公式描述了密集连接的思想，假设一个网络（block）具有
层，每一层相当于一个非线性变化
，其中
表示第
层，
# 在 PyTorch 中删除某些层的操作
在深度学习的模型构建和优化过程中，有时我们需要删除某些层，以便进行微调、模型压缩或适应新的任务。在 PyTorch 中，删除层的方法相对简单，但需要精准的操作以确保模型的结构不会被破坏。本文将围绕如何在 PyTorch 中删除某些层进行探讨，并附上相关的代码示例。
## 为何需要删除层？
1. **微调（Fine-tuning）**：在已有模型的基
目录问题一：更改模型最后一层，删除最后一层问题二：自定义模型及参数冻结问题三：自定义损失函数及广播机制问题1：更改模型最后一层，删除最后一层，添加层。改变模型最后一层# Load the model
model = models.resnet18(pretrained = False)
# Get number of parameters going in to the last layer.
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2023-08-02 12:32:43
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文章目录ResNet、ResNeXt、迁移学习1、为什么要选择残差网络（ResNet）ResNet总结3、ResNeXt网络结构（CVPR2017）基数（cardinality）是什么？网络结构4、实验对比5、ResNeXt总结6、迁移学习7、参考 ResNet、ResNeXt、迁移学习1、为什么要选择残差网络（ResNet）在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例
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2023-12-11 21:01:48
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一，手提包数据集数据集下载：用pytorch写FCN进行手提包的语义分割。training data(https://github.com/yunlongdong/FCN-pytorch-easiest/tree/master/last)，放到bag_data文件夹下 ground-truth label(https://github.com/yunlongdong/FCN-pytorch-eas
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2024-01-03 10:26:28
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摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（Unstructured Puning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、
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2024-04-10 12:57:59
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1、ResNet网络结构ResNet文章主要解决的问题如下：梯度消失或梯度爆炸问题： — 随着网络层数加深梯度消失或梯度爆炸会越来越明显。这是因为每向前传播一层，都要乘以一个小于1的梯度误差，就越来越小造成梯度消失的问题；反之每向前传播一层，都要乘以一个大于1的梯度误差，就造成梯度爆炸问题。 — 通常通过对数据进行Batch Normalization（丢弃dropout）标准化处理，权重初始化，
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2023-11-10 12:57:31
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介绍全连接网络：指的是网络里面用的都是线性层，如果一个网络全都由线性层串行连接起来，就叫做全连接网络在线性层里面输入和每一个输出值之间都存在权重，即每一个输入节点都要参与到下一层输出节点的计算上，这样的线性层也叫全连接层 Fully Connected 卷积神经网络把图像按照原始的空间结构保存，能保留原始的空间信息经过一个卷积层把12828的图像变成42424 使用下采样（subsampling）
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2023-11-13 07:27:06
169阅读
在深度学习模型的训练过程中，可能会根据需求修改模型的结构。例如，使用 PyTorch 删除模型中的全连接层。在这篇文章中，我将详细介绍如何实现这一目标，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践以及扩展阅读。
### 备份策略
在进行任何模型修改之前，首先需要备份当前模型，以防后续操作造成不可逆转的损失。
流程图展示了备份的步骤：
```mermaid
flowchart TD
# PyTorch中删除网络层的实现指南
在深度学习的开发过程中，我们可能需要对已有模型进行改进，而这通常意味着我们需要添加、修改或删除某些网络层。在本篇文章中，我们将详细探讨如何在PyTorch中完成网络层的删除，并逐步引导你完成这一过程。
## 整体流程
在开始之前，先让我们看一下大致的步骤。下面是一个流程表，展示了删除网络层的主要步骤：
| 步骤 | 描述
pytorch 模型容器 - 模块化构建深度学习网络 目录pytorch 模型容器 - 模块化构建深度学习网络pytorch 模型容器总结一、nn.Sequential二、nn.ModuleList三、nn.ModuleDict后记 pytorch 模型容器总结pytorch 提供的模型容器包括： nn.Sequential:按顺序包含多个网络层 nn.ModuleList:类似列表(list)的
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2024-06-20 09:33:42
24阅读
AlexNet1.网络架构如图所示可见其结构为：AlexNet网络共八层，五层卷积层和三层全连接层。这是一个非常经典的设计，为后续神经网络的发展提供了极大的贡献。2.pytorch网络设计网络设计部分做了一些小的修改，目的是为了适配minist的3x28x28的输入图片大小。网络构造代码部分：class AlexNet(nn.Module):
def __init__(self):
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2023-10-19 10:56:30
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# 在PyTorch中删除中间某一层的操作指南
在深度学习模型中，常常需要对网络架构进行修改，以满足特定的需求。这可能包括添加、替换或者删除某一层。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch框架中删除神经网络中的某一层，并提供相应的代码示例，以帮助您更好地理解这个过程。
## 理解PyTorch模型结构
PyTorch中的神经网络是通过`torch.nn.Module`类构建的。模型由多个层组
# PyTorch中的权重删除：概述与示例
在深度学习中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它允许用户灵活地处理和修改模型。一个常见的需求是为某一特定层删除权重，因为这可以帮助我们进行模型压缩、优化或调试。在本篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中删除某一层的权重，并通过代码示例来进行说明。
## 基本概念
在深度学习模型中，权重是在训练过程中学习到的参数。每一层的权重决定了该
原创
2024-09-13 03:14:32
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PyTorch是由美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像Numpy的替代产物,不仅继承了Numpy的众多优点，还支持GPUs计算，计算效率要比Numpy有更明显的优势。此外，PyTorch还有丰富的API，可以快速完成深度神经网络模型的搭建和训练，所以深受众多开发人员和科研人员的喜爱。 以下以简单的二层网络的搭建作为PyT
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2023-10-27 14:38:13
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