背景:基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同. 原因:未固定主分支BN层中的running_mean和running_var. 解决方法:将需要固定的BN层状态设置为eval. 问题示例: 环境:torch:1.7.0 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/84349470 ----------------------------------------------------------------------------------------- 最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程

In situation of finetuning, parameters in backbone network need to be frozen. To achieve this target, there are two steps. First, locate the layers and change their requires_grad attributes to be False. for param in net.backbone.parameters(): param.r

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40123108/article/details/83509838 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- pytorch之添加BN层 批标准化 模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批

原文地址: https://blog.csdn.net/elysion122/article/details/79628587 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 因为最近在将一个caffe的model移植到pytorch上,发现移植过去就没法收敛了,因此专门研究了一些细节. batch normalization的公式如下: caffe

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81532592 --------------------------------------------------------------------------------------- caffe里面用BN层的时候通常后面接一下scale层,原因如下: caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用这个问题首先你要理解batchnormal是做什么的.它其实做了两件事. 1)

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我

以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了.在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在<实战Google深度学习框架>第二版这本书P166里只是提了一句,没有做出解答. 书中说训练时和测试时使用的参数is_training都为True,然后给出了一个链接供参考.本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从保存后的checkpoint中加载模型做预测时出了问题:当改变需要预测数据的batchsize时

论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用于深度学习的各个地方,由于在实习过程中需要修改网络,修改的网络在训练过程中无法收敛,就添加了BN层进去来替换掉LRN层,网络可以收敛.现在就讲一下Batch Normalization的工作原理. BN层和卷积层

前言 Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 个人觉得BN层的作用是加快网络学习速率,论文中提及其它的优点都是这个优点的副产品. 网上对BN解释详细的不多,大多从原理上解释,没有说出实际使用的过程,这里从what, why, how三个角度去解释BN. What is

每篇一句 黄金的导电性最好,为什么电脑主板还是要用铜? 飞机最快,为什么还有人做火车? 清华大学最好,为什么还有人去普通学校? 因为资源都是有限的,我们现实生活中必须兼顾成本与产出的平衡 前言 上文 介绍了Spring MVC用于处理入参的处理器:HandlerMethodReturnValueHandler它的作用,以及介绍了最为常用的两个参数处理器子类:PathVariableMethodArgumentResolver和RequestParamMethodArgumentResolver.

[转载] ReLU和BN层简析 来源:https://blog.csdn.net/huang_nansen/article/details/86619108 卷积神经网络中,若不采用非线性激活,会导致神经网络只能拟合线性可分的数据,因此通常会在卷积操作后,添加非线性激活单元,其中包括logistic-sigmoid.tanh-sigmoid.ReLU等. sigmoid激活函数应用于深度神经网络中,存在一定的局限性,当数据落在左右饱和区间时,会导致导数接近0,在卷积神经网络反向传播中,每层都需要

一.函数非固定参数 1.默认函数,我们在传参之前,选给参数指定一个默认的值.默认参数特点是非必须传递的. def test(x,y=2): print(x) print(y) print("------没有给默认参数传值------") test(1) print("------给默认参数传位置参数------") test(1,3) print("------给默认参数传关键字参数------") test(1,y=3) #返回值: -----

本节内容 1.概述 2.默认参数 3.参数组 4.总结 一.概述 在上一篇博客中我已经写了,位置参数和关键字参数,下面我们来谈谈默认参数和参数组 二.默认参数 默认参数指的是,我们在传参之前,先给参数制定一个默认的值.当我们调用函数时,默认参数是非必须传递的. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 def test(x,y=2):     print(x)     print(y)   print("-----data1---

先看一个固定参数栗子: def func1(x, args): print(x, args) func1(1,22) ====================1 22 ==================== 再看非固定参数: def func(x, *args, **kwargs): print(x, args, kwargs) func('1', w='44') ====================1 () {'w': '44'} ==================== 再来一份: d

函数非固定参数 1.默认参数: 代码如下: def information_register(name,age,country,sex): print("----注册信息------") print("姓名:",name) print("age:",age) print("国籍:",country) print("课程:",course) information_register("山炮"

pytorch固定部分参数 不用梯度 如果是Variable,则可以初始化时指定 j = Variable(torch.randn(5,5), requires_grad=True) 但是如果是m = nn.Linear(10,10)是没有requires_grad传入的 for i in m.parameters(): i.requires_grad=False 另外一个小技巧就是在nn.Module里,可以在中间插入这个 for p in self.parameters(): p.requi

python函数参数传递,位置参数,默认参数,关键词参数,最后介绍一个非固定参数,就可以向函数传递一个列表,元组,字典,具体看看用法 1,有一个* 号的参数情况 def goos_stu(id,*user): for u in user          print(u) goos_stu(1,'xiaomi','jimu','dat') 或者传递列表形式 def goos_stu(id,*user): for u in user          print(u) goos_stu(1,*['

常规的神经网络连接结构如下  当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[ \begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma \cdot \left (\frac{y_{conv} - E[x]}{\sqrt{Var[x] + \epsilon}} \right)+\beta \\ &= \gamma \cdot \left (\frac{wx+

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962