配置化: 配置都会包含三个主要内容:数据配置、网络模型、训练策略 Model : 神经网络算法时需要设置两种网络模式: .train( )模式和.eval( )模式 Train 01.model.train()和model.eval()对应的功能 fine-tuning,即训练好的模型继续调优,只是在已有的模型做小的改动,本质上仍然是训练(Training)的过程 eval()时,py...
#input_shape of model,batch_size=1 net = YOLONano(num_classes=20, image_size=416) ##定义好的网络模型 input = torch.randn(1, 3, 416, 416) flops, params = profile(net, inputs=(input, )) print("FLOPs=", str(flops/1e9) +'{}'.format("G")) print("params=", str(params/1e6...
non_blocking=True) # ❶ label_g = label_t.to(self.device, non_blocking=True) if self.segmentation_model.training and self.augmentation_dict: # ❷ input_g, label_g
model.to(device) # 模型参数移至GPU x, y_true = x.to(device), y_true.to(device) # 数据移至GPU ``` 2. **避免梯度爆炸/消失**: - 使用合适的初始化方法(如`nn.init.xavier_uniform_`)。 - 添加梯度裁剪:`torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)`。 3. **...
classDiceLoss(nn.Module):def__init__(self,weight=None,size_average=True):super(DiceLoss,self).__init__()# weight: 给予每个类别不同的权重,默认是相同权重,若赋值,则 shape 要与 targets 一致# size_average: 是否要对 loss 求平均defforward(self,inputs,targets,smooth=1): ...
data = model.conv1.weight.cpu().data.numpy()print (data.shape)print (data[:, 0].shape)kernel_num = data.shape[0] fig, axes = plt.subplots(ncols=kernel_num, figsize=(2*kernel_num, 2)) for col in range(kernel_num): axes[col].imshow(data[col, 0, :, :], cmap=plt.cm.gray...
这样,FX会帮助你修改这个Module,并且修改好的这个model就和平常一样使用就可以,注意这里,FXcapture了你写的forward代码,然后进行了transform,修改了其中的操作。 当然这只是很简单很简单的fx的一个功能,我们还可以通过fx: 融合两个op,比如conv和bn 去掉某些op ...
model.eval() # Set the model to evaluation mode # Hook setup activations = {} def get_activation(name): def hook(model, input, output): activations[name] = output.detach() return hook # Register hooks model.layer1[0].conv1.register_forward_hook(get_activation('layer1_0_conv1')) ...
扩散模型的导火索,是始于2020 年所提出的DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)。在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前,让我们先看看现有生成式人工智能的一些发展,也就是DDPM的一些基础研究: VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程...
model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))) model.add(MaxPool2D()) model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPool2D()) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='softmax')) 如上所示为 ...