model.classifier[6] = nn.Linear(4096,num_classes) model.classifier 为卷积核是设置。 卷积核的设置,例如:model.classifier[6] = nn.Linear(4096,num_classes) self.model.classifier(x.view(x.size(0),-1)) 的意思为:多维度的Tensor展平成一维 torch x = x.view(x.size(0),-1)的理解pytorch中x...
self._modules[name] = module 所以,这个层级结构也很明显,model._modules这个字典中有两个键值对,features:Sequential(...)和classifier:Sequential(...)这两个。 在各自的model._modules["features"]._modules和model._modules["classifier"]._modules里面又分别是自己起名字的键值对和数字为键的键值对,打印结果...
model.modules()迭代遍历模型的所有子层,所有子层即指nn.Module子类,在本文的例子中,Net(), features(), classifier(),以及nn.xxx构成的卷积,池化,ReLU, Linear, BN, Dropout等都是nn.Module子类,也就是model.modules()会迭代的遍历它们所有对象。我们看一下列表model_modules: In [20]: model_modules Out[...
我们可以看到model有许多的属性,其中有children/named_children, parameters/named_parameters, modules/named_modules 这里先介绍一下,children 这个方法,会返回一个生成器,如果用for循环打开这样一个生成器,会得到一串,我们在模型类中初始化定义的block,conv和classifier,至于block中的二级各种module都不会被进一步展开。...
1. PyTorch模型定义的方式 1.1 知识回顾 在上节主要模块和基础实战中学习到了PyTorch在进行模型定义时所需要的必要知识。 1.1.1 Module类 Module类是torch.nn模块里提供的一个模型构造类 (nn.Module),是所有神经⽹网络模块的基类,我们可以继承它来定义我们想要的模型。
https://github.com/wuzuowuyou/DeepLabV3Plus-Pytorch/blob/master/main.py # Set up optimizer optimizer = torch.optim.SGD(params=[ {'params': model.backbone.parameters(), 'lr': 0.1*opts.lr}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': opts.lr}, ], lr=opts.lr, momentum=0.9, wei...
{'params': model.classifier.parameters(),'lr': opts.lr}, ], lr=opts.lr, momentum=0.9, weight_decay=opts.weight_decay) 还看到另外的写法: defget_1x_lr_params(self): modules = [self.backbone]foriinrange(len(modules)):forminmodules[i].named_modules():ifself.freeze_bn:ifisinstance(m...
x= x.view(x.size(0), -1)returnself.classifier(x)defresnet20(num_classes=10):"""Constructs a ResNet-20 model for CIFAR-10 (by default) Args: num_classes (uint): number of classes"""model= CifarResNet(ResNetBasicblock, 20, num_classes)returnmodel ...
implementation 'org.pytorch:pytorch_android_lite:1.13.1' implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision_lite:1.13.1' CameraActivity.kt: // torchscript val module = LiteModuleLoader.load(assetFilePath(this, "FoodClassifier.ptl")) // val module = Module.load(assetFilePath(this, "FoodClas...
The process of creating a PyTorch neural network multi-class classifier consists of six steps: Prepare the training and test data Implement a Dataset object to serve up the data Design and implement a neural network Write code to train the network ...