代码解析 模型定义:上述代码中,我们定义了一个SourceModel和一个TargetModel类,均有两个线性层。 参数复制函数:copy_model_parameters函数逐层遍历源模型和目标模型的参数,并使用target_param.data.copy_(source_param.data)实现了参数的复制。 验证步骤:我们在复制参数之后,打印源模型和目标模型的参数,以确保复制成功。
他主要是引用另一个类内成员函数named_parameters(),实现对所有参数的索引包装,生成迭代器,下面看另一个函数: def named_parameters(self, memo=None, prefix=''): r"""Returns an iterator over module parameters, yielding both the name of the parameter as well as the parameter itself Yields: (string,...
model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) optimizer = optim.SGD(model.parameters) forepochinrange(100): forbatch_idx, (data, target)inenumerate(train_loader): images = images.cuda(non_blocking=True) target = target.cuda(non_blocking=True) ... ou...
model = get_model()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()train_loader = get_data(batch_size) # copy the model to the GPUmodel = model.to(device)if compile_model:# compile modelmodel = torch.c...
1、model.named_parameters(),迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param forname, paraminnet.named_parameters():print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False#conv_1_3x3.weight False bn_1.weight False bn_1.bias False ...
不同于原来在multiprocessing中的model = torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3]).cuda()函数,这个函数只是实现了在单机上的多GPU训练,根据官方文档的说法,甚至在单机多卡的模式下,新函数表现也会优于这个旧函数。 这里要提到两个问题:
parameters(),lr=0.001), metrics_dict = {"acc":Accuracy()} ) from torchkeras import summary summary(model,input_data=features); # if gpu/mps is available, will auto use it, otherwise cpu will be used. dfhistory=model.fit(train_data=dl_train, val_data=dl_val, epochs=15, patience=5...
def initOptimizer(self): return Adam(self.segmentation_model.parameters()) 一般认为 Adam 是开始大多数项目的合理优化器。通常有一种配置的随机梯度下降与 Nesterov 动量,可以胜过 Adam,但在为给定项目初始化 SGD 时找到正确的超参数可能会很困难且耗时。 有许多关于 Adam 的变体--AdaMax、RAdam、Ranger 等等...
同样的model.conv1是nn.Conv2d同样继承了Module,conv1除了自己的方法和属性外,同样具有8个属性和那些方法,我们可以使用model.conv1.weight,model.fc1.weight,model.conv1.in_channels,model.fc1.in_features, model.conv1._modules,model.conv1.modules(),model.parameters()等,可以nn.init.kaiming_normal_(mode...
learning_rate = 1e-2 num_epochs = 20 criterion = nn.CrossEntropyLoss() model.to(device) # It seems that SGD optimizer is better than Adam optimizer for ResNet18 training on CIFAR10. optimizer = optim.SGD( model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9, weight_decay=1e-5 ) # ...