迭代打印model.parameters()将会打印每一次迭代元素的param而不会打印名字,这是他和named_parameters的区别,两者都可以用来改变requires_grad的属性 for param in model.parameters(): print(param.requires_grad) param.requires_grad=False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. model.state_dict().items() 每次迭代打印该...
1.2.1.1 简单一行代码,包裹model即可 model=DataParallel(model.cuda(),device_ids=[0,1,2,3])data=data.cuda() 1.2.1.2 模型保存与加载 1.2.1.2.1 模型保存 # torch.save 注意模型需要调用 model.module.state_dict()# 例子一torch.save(net.module.state_dict(),PATH)# 例子二net=Net()PATH="entire_...
self.delta = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.d_model, device=device)self.dA = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.d_model, self.state_size, device=device)self.dB = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.d_...
model = ComplexModel(input_size, hidden_size, output_size) # 打印模型结构 print(model) 其中,ComplexModel类包含两个子模块:custom_layer和mlp。custom_layer是一个自定义层,而mlp是一个多层感知机。当在ComplexModel的forward方法中调用这些子模块时,它们的计算将按顺序进行,并且所有子模块的参数和梯度都会被...
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 ...
# sum along the third dimensionreturntorch.sum(outputs*weights,dim=2) 这里主要看前向传播的代码,通过输入计算出权重和每个专家给出输出的预测,最后使用权重将所有专家的结果求和最终得到模型的输出。 这个是不是有点像“集成学习” 测试 下面我们来对我们的实现做个简单的测试,首先生成一个简单的数据集: ...
= torch.stack([expert(x)forexpertinself.experts], dim=2)# Adjust the weights tensor shape to match the expert outputs weights = weights.unsqueeze(1).expand_as(outputs)# Multiply the expert outputs with the weights and# sum along the third dimensio...
# Load the model from sdd.py device = 'cuda' if torch.cuda.is_availabe() else 'cpu' model = SDD(torch.load('sdd.weights.pth', map_location=device) 创建一个app模型,它可以提供一个用于上传和显示的 URL: app = FastAPI() 创建一个"/predict"的URL,以便客户端可以向"<hosturl>/predict...
weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 # coding:utf-8fromtorch import nn def weights_init(mod):"""设计初始化函数"""classname=mod.__class__.__name__ # 返回传入的module类型 print(classname)ifclassname.find('Conv')!= -1: #这里的Conv和BatchNnorm是torc.nn里的形式 ...
print(var_name, "\t", optimizers.state_dict()[var_name]) torch.save(models.state_dict(), 'model_weights.pth') models.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) models.eval() Output: After running the above code we get the following output in which we can see that the loading...