使用了一段时间PyTorch，感觉爱不释手（0-0），听说现在已经有C++接口。在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等。 模型保存/加载 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c
转载
2024-05-31 12:18:37
650阅读
文章目录问题分析问题的解决查看GPU的型号查看显卡型号安装pytorch使用pytorch小结 问题分析在下载pytorch的环境的时候我一直搞不明白在pytorch官网当中Compute Platform 这一栏的要求是什么,可能不是所有人都有这方面的问题,在这里进行一个问题的总结 首先进入到pytorch下载的官网pytorch.org在选取这个内容的时候,对如何查找这部分内容产生了疑惑问题
转载
2023-08-10 18:41:17
164阅读
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
转载
2023-09-21 08:36:21
327阅读
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
转载
2024-06-03 12:48:52
92阅读
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
转载
2023-11-07 11:52:49
192阅读
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
转载
2023-12-25 22:28:41
285阅读
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
转载
2023-09-08 07:00:40
475阅读
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:
转载
2024-04-08 14:04:32
57阅读
# 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
217阅读
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 -
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
转载
2024-06-26 10:29:01
48阅读
【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
转载
2023-08-16 14:55:35
442阅读
【如何使用pytorch查看网络中间层特征矩阵以及卷积核参数】文前白话涉及文件及脚本脚本代码解析①resnet_model.py②alexnet_model.py③analyze_feature_map.py运行效果④analyze_kernel_weight.py运行效果Reference 文前白话通过脚本代码结合搭建的网络结构调用训练网络输入的图片信息和网络结构，获取并打印出网络结构层的特征
转载
2023-10-09 00:01:42
148阅读
第一天（1）从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
#从torchvision库中加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
#读取预训练好的模型权重
转载
2024-04-10 10:40:29
109阅读
深度学习（16）—— 权重加载model.load_state_dict(torch.load('/home/yangjy/projects/Jane_git_tf/weights/con_model/best1_2022-12-02-09-36.pth', map_location=device))Question?情形： 新的model是需要两个模型作前期的处理后的结果，如model1得到fe
转载
2024-03-29 08:19:30
95阅读
### 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
转载
2024-02-11 20:31:17
178阅读
