使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。建议重新启动，因为nvidia-smi可能会获得以前代码中的内存消耗。torch.manual_seed(0)lr = 0.003# model = models.resnet50()# model=model.to(device)vgg16=models.vgg16()vgg_layers_list=list(vgg16.children())[:-1]vgg_layers_list.append(...
此外,为了使代码具有更高的可读性,最好把ModuleList和forward中的顺序保持一致。 不同点4: 有的时候网络中有很多相似或者重复的层,我们一般会考虑用 for 循环来创建它们,而不是一行一行地写,比如: 代码语言:javascript 复制 layers = [nn.Linear(10, 10) for i in range(5)] 那么这里我们使用ModuleList: ...
self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2, dilate=replace_stride_with_dilation[0]) conv4层的代码如下,对应于layer3(注意这个layer指定stride=2,会降采样,详情看下面_make_layer的讲解): self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2, dilate=replace_...
self.dnn_input_dim=len(self.candidate_embedding_list)*embed_dim+candidate_movie_num-len( self.
layer_list = list(model_ft.children())[-5:] # all final layers model_ft = nn.Sequential(*list(model_ft.children())[:-5]) for param in model_ft.parameters(): param.requires_grad = False class Flatten(nn.Module): def __init__(self): ...
不要将所有的层和模型放在同一个文件中。最好的做法是将最终的网络分离到独立的文件(networks.py)中,并将层、损失函数以及各种操作保存在各自的文件中(layers.py,losses.py,ops.py)。最终得到的模型(由一个或多个网络组成)应该用该模型的名称命名(例如,yolov3.py,DCGAN.py),且引用各个模块。
'''注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接,而torch.stack会新增一维。例如当参数是3个10x5的张量,torch.cat的结果是30x5的张量,而torch.stack的结果是3x10x5的张量。'''tensor = torch.cat(list_of_tensors, dim=0)tensor = torch.stack(list_o...
vgg_layers_list.append(nn.Linear(4096,2))model=nn.Sequential(*vgg_layers_list)model=model.to(device) #Num of epochstotrainnum_epochs=10 #Lossloss_func=nn.CrossEntropyLoss() # Optimizer # optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=lr,weight_decay=1e-5)optimizer=optim.SGD(params=model...
#check the type of block #create a new module for the block #append to module_list nn.Sequential 类被用于按顺序地执行 nn.Module 对象的一个数字。如果你查看 cfg 文件,你会发现,一个模块可能包含多于一个层。例如,一个 convolutional 类型的模块有一个批量归一化层、一个 leaky ReLU 激活层以及一个...
_layers_to_extract, list<str> or set<str> Example: >>> model = torchvision.models.resnet152(pretrained=True) >>> model = torch.nn.Sequential(collections.OrderedDict( list(model.named_children())[:-1])) >>> conv_representation = FeatureExtractor( pretrained_model=model, layers_to_extract...