背景： 深度学习训练的模型，很多项目需要移植到板子上应用，这里记录了移植华为海思的芯片Hi3516CV500上的流程。在这里默认板子已经预装好系统，服务器的系统为ubuntu16.04。目的：本文主要针对刚接触板子算法移植的一个简单工作手册，按顺序操作，基本问题不大。一.服务器环境搭建及工具链安装1.安装himix200交叉编译器 (1)解压： tar –xzf arm-himix200-linu
一、梯度介绍 梯度是一个向量，是学习（参数更新的方向）。收集数据，构建机器学习模型，得到 判断模型好坏的方法：（回归损失）（分类损失） 通过调整参数，尽可能降低 &nb
转载
2023-08-21 11:18:16
424阅读
在CIFAR上的优化调参前言这次的实验主要是为了针对笔记（三）和笔记（四）上的后续的操作，同时也是为了撰写高级数字图像处理的论文而做理论和数据准备。网络结构更换自定义网络第一次实验是在自己设计的一个7层网络上进行的，2层卷机层，2层池化层，3层全连接层。训练过程未做任何处理，最后结果在40%。包括后来调整了很多参数，最后只能达到下面的效果。 从上面的图可以明显的看到，此模型的训练误差不能收敛到一个
转载
2024-02-04 06:48:15
88阅读
# PyTorch 修改模型参数
在深度学习中，模型参数的优化是非常重要的一部分。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了丰富的工具和函数来进行模型参数的修改和优化。本文将介绍如何使用PyTorch来修改模型参数，并给出相应的代码示例。
## 什么是模型参数
在深度学习中，模型参数是指神经网络中的权重和偏置项。在训练过程中，模型通过不断地调整这些参数来最小化损失函数，从而使
原创
2023-11-25 06:42:20
178阅读
目录1.保存模型2.载入模型3.将模型载入指定硬件设备中4.在多卡并行计算环境中，对模型的保存与载入 1.保存模型下面用torch.save()函数将模型保存起来。该函数一般常与模型的state_dict()方法联合使用。torch.save(model.state_dict(), './model.pth')执行该命令后，会在本地目录下生成一个model.pth文件。该文件就是保存好的模型文件
转载
2023-08-04 13:21:36
284阅读
torchvision中提供了很多训练好的模型，这些模型是在1000类，224*224的imagenet中训练得到的，很多时候不适合我们自己的数据，可以根据需要进行修改。1、类别不同# coding=UTF-8 import torchvision.models as models #调用模型 model = models.resnet50(pretrained=Tr
原创
2022-01-17 16:51:42
1766阅读
这一节的内容，将研究如何通过保存、加载和运行预测模型来保持模型状态。导入相应的包：import torch
import torchvision.models as models1、 保存和加载模型权重PyTorch 模型将学习到的参数存储在称为 state_dict 的内部状态字典中。 这些参数可以通过 torch.save 方法保存起来：model = models.vgg16(pretrai
转载
2023-09-26 19:11:55
327阅读
一文掌握Pytorch-onnx-tensorrt模型转换pytorch转onnx2022.42021.6.24-----------------------分割线onnx转tensorrt转换推理 pytorch转onnx对于实际部署的需求，很多时候pytorch是不满足的，所以需要转成其他模型格式来加快推理。常用的就是onnx，onnx天然支持很多框架模型的转换，
如Pytorch,tf,d
转载
2023-08-10 11:03:36
567阅读
目录1 模型的构建2 结构参数的存储与载入3 参数的存储与载入4 结构的存储与载入本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型：模型结构和参数一起载入，模型的结构载入。1 模型的构建 import tensorflow.keras as keras
class CBR(keras.layers.Layer):
def __init__(self,outpu
转载
2024-07-10 11:30:52
638阅读
首先，让我们导入 PyTorch 库和其他必要的库：import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoadernn库：nn库是PyTorch中的神经网络库，主要用于搭建深度学习模型。它提供了很多常用的层（如全连接层、卷积层、池化层等）和激活函数（如ReL
转载
2024-02-05 00:52:39
136阅读
摘要现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据参数来训练、验证和测试我们的模型了。 训练模型是一个迭代过程； 在每次迭代（称为 epoch）中，模型对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集误差对其参数的导数（如我们在上一节中看到的），并优化 这些参数使用梯度下降。先决条件代码我们从前面关于 Datasets & DataLoaders 和 Build Model 的部分加载代码。i
转载
2023-09-04 18:32:00
42阅读
（pytorch1.0）最近在研究pytorch如何修改与训练模型的网络结构，然后发现了两种版本，一种是细调版，一种是快速版 经过一番钻研后发现细调版适合对网络模型进行大幅度的改动（如在原有的结构上穿插着增减层），而快速版适合直接对网络末端的层进行增减。 虽然快速版简单易懂，但是还是要对细调版有所了解才能比较，万一以后用的上呢。因此，我就好好研究了一番细调版，结果发现网上的代码或者博客基本
转载
2024-06-04 14:34:24
80阅读
本文包括如何修改预训练模型的示例。常见的有四种不同程度的修改：1、只修改输入输出的类别数，即某些网络层的参数（常见的是修改通道数）2、替换整个backbone或预训练模型的某一部分3、修改网络中间层的结构（最重要，一般是重写部分中间层再整体替换）4、快速去除预训练模型本身的网络层并添加新的层正文如下1. 只修改输入输出的类别数，即某些网络层的参数（常见的是修改通道数）#1、只修改输入输出
转载
2023-08-02 09:35:43
210阅读
使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
转载
2023-08-08 09:28:37
512阅读
一直用的pytorch1.2，有点老了，想换个新版本，换成了pytorch2.0.torch安装安装过程最重要的就是cuda、cudnn的版本和pytorch对应。 因为要在GPU上跑代码。删除老旧torch我用的软件是anaconda，因为可以创建虚拟环境。步骤：卸载原来的cuda删除原来的torch（我嫌麻烦，直接把那个pytorch虚拟环境删掉了）然后打开 控制界面：anaconda pro
转载
2023-08-16 11:28:13
252阅读
一、pytorch中的pre-train模型 卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，model的加载如下所示： 1. import torchvision.models as mode
转载
2024-06-13 15:37:36
109阅读
目录0.查看 GPU 信息1.nn.DataParallel2.torch.distributed3.torch.multiprocessing4.horovod 实现 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15704.pdf 在这篇论文中，来自 Facebook AI 和华沙大学的研究者介绍了 PyTorch 分布式数据并行模型的设计、实现以及评估。从 v1.5 开始
转载
2023-08-16 10:05:56
118阅读
TorchServe 是 PyTorch 官方开发的开源工具，源码地址从描述中就可知道 TorchServe 是用来部署 PyTorch 模型的，而它的特点是「可扩展性」和「易用性。
原创
2024-10-15 09:19:05
89阅读
# PyTorch 模型导出方案
在深度学习项目中，模型的导出是一个非常重要的环节。模型导出可以帮助我们将训练好的模型部署到生产环境中，实现模型的推理功能。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了多种模型导出的方式。本文将介绍如何使用 PyTorch 导出模型，并提供一个具体的示例。
## 1. 模型导出的基本概念
在 PyTorch 中，模型导出主要涉及到两个方面：模型结构（`s
原创
2024-07-29 11:19:45
235阅读
# 如何查看PyTorch模型
在深度学习项目中，了解和检查模型的结构和参数是一个至关重要的环节。PyTorch提供了多种方式来查看模型的信息，包括打印模型结构、可视化模型、查看模型参数等。本文将介绍如何查看PyTorch模型，并通过具体的代码示例进行说明。
## 目录
1. 模型定义
2. 打印模型结构
3. 查看模型参数
4. 可视化模型
5. 结束语
## 1. 模型定义
首先，我们
原创
2024-08-23 03:12:30
247阅读
