本文分为两部分,第一部分讲如何保存模型参数,优化器参数等等,第二部分则讲如何读取. 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一. 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoc

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

Tutorial on GoogleNet based image classification  2018-06-26 15:50:29 本文旨在通过案例来学习 GoogleNet 及其 Inception 结构的定义.针对这种复杂模型的保存以及读取. 1. GoogleNet 的结构: class Inception(nn.Module): def __init__(self, in_planes, kernel_1_x, kernel_3_in, kernel_3_x, kernel_5_

Sample Classification Code of CIFAR-10 in Torch from: http://torch.ch/blog/2015/07/30/cifar.html require 'xlua' require 'optim' require 'nn' require 'image' local c = require 'trepl.colorize' opt = lapp[[ -s,--save (default "logs") subdirectory

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591667.html 参考网址: https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/serialization.md 1. 数据与文件之间的序列化/反序列化操作 1.1 torch.save(filename, object [, format, referenced]) format可选binary(默认)和ascii.binary依赖操作系统,但更容

torch 深度学习(3) 损失函数,模型训练 前面我们已经完成对数据的预处理和模型的构建,那么接下来为了训练模型应该定义模型的损失函数,然后使用BP算法对模型参数进行调整 损失函数 Criterion 加载包 require 'torch' require 'nn' -- 各种损失函数也是 'nn'这个模块里面的 设定命令行参数 if not opt then print "==> processing options:" cmd = torch.CmdLine() cmd:t

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 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schedul

下面为官方文档学习笔记    http://pytorch.org/docs/0.3.0/index.html 1.torch.Tensor from __future__ import print_function import torch import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ################Tensors Tensors Tensors##############

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform

1.序列化 Torch提供4种高级方法来序列化或者反序列化任意Lua/Torch对象.这些方法都是从File对象抽象出来的,为了方便操作而创建. 前两种方法用来从文件序列化或者反序列化的: torch.save(filename,object [, format]) [object] torch.load(filename [, format]) 下面两个函数是从字符串中序列化或者反序列化的: [str] torch.serialize(object [,format]) [object] to

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模

参考:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet 实现的是二值汽车图像语义分割,包括 dense CRF 后处理. 使用python3,我的环境是python3.6 1.使用 1> 预测 1)查看所有的可用选项: python predict.py -h 返回: (deeplearning) userdeMBP:Pytorch-UNet-master user$ python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--m

ResNet网络 ResNet原理和实现 总结 一.ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年,当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别,现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”,一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow.keras等等会把这个模型当成第一个入门例程.后来卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)一出现就秒杀了全连接神经网络,用卷积核代替全连接,大大降低了参数个数,网络因此也能延伸到十几层到二

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 import torch from torchvision import datasets, transforms

Tensor(张量) 1.Tensor,又名张量,从工程角度来说,可简单地认为它就是一个数组,且支持高效的科学计算.它可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数组),torch里的Tensor支持GPU加速. 基本操作 1.从接口的角度讲,对tensor的操作可分为两类: (1)torch.function,如torch.save等 (2)tensor.function,如tensor.view等 2.从存储的角度讲,对tensor的操作又可分为两类: (1)

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.   1.训练 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,所以这里使用的网络是: torchvision.models.Resnet34(pretrained=True) 然后更改其最后的全连接层.因为resnet网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,这里进行的是

import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import numpy as np import pymysql import datetime import csv import time EPOCH = 100 BATCH_SIZE = 50 class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.con

诗歌生成比分类问题要稍微麻烦一些,而且第一次使用RNN做文本方面的问题,还是有很多概念性的东西~~~ 数据下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1uCDup7U5rGuIlIb-lnZgjQ提取码:f436 data.py——数据处理 import numpy as np import os def get_data(conf): ''' 生成数据 :param conf: 配置选项,Config对象 :return: word2ix: 每个字符对应的索引id,如u'月'