memo = set() #本身模块的参数 for name, p in self._parameters.items(): if p is not None and p not in memo: memo.add(p) yield prefix + ('.' if prefix else '') + name, p for mname, module in self.named_children(): submodule_prefix = prefix + ('.' if prefix else '') ...
在PyTorch官方中提供了这样一个例程。 def set_parameter_requires_grad(model, feature_extracting): if feature_extracting: for param in model.parameters(): param.requires_grad = False 1. 2. 3. 4. 在下面我们仍旧使用resnet18为例的将1000类改为4类,但是仅改变最后一层的模型参数,不改变特征提取的模...
def zero_grad(self, set_to_none: bool = False) -> None: ... for p in self.parameters(): if p.grad is not None: if set_to_none: p.grad = None else: if p.grad.grad_fn is not None: p.grad.detach_() else: p.grad.requires_grad_(False) p.grad.zero_() 4 参数的转换或...
parameters(): param.requires_grad = False model_ft = models.alexnet(pretrained=use_pretrained) set_parameter_requires_grad(model_ft, feature_extract) num_ftrs = model_ft.classifier[6].in_features model_ft.classifier[6] = nn.Linear(num_ftrs,num_classes) input_size = 224 4.5 原理:More ...
这部分数据被称为验证数据集,简称验证集(validation set)。例如,我们可以从给定的训练集中随机选取一小部分作为验证集,而将剩余部分作为真正的训练集。 K折交叉验证 当训练数据不够用时,预留大量的验证数据是不可取的。一种改善的方法是K折交叉验证(K-fold cross-validation)。在K折交叉验证中,我们把原始训练数据...
XLA(加速线性代数):TensorFlow包括一个称为XLA的即时(JIT)编译器，它可以通过应用多种优化技术来优化模型的性能，包括常数折叠、代数简化和循环融合。要启用XLA，可以使用tf.config.optimizer.set_jit函数。TFX (TensorFlow Extended): TFX是一套用于构建和部署机器学习管道的库和工具，包括用于数据处理、模型训练和模型...
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 5. nn模块 PyTorch的autograd可以很容易的定义计算图并且求梯度,但是原始的autograd对于定义复杂的神经网络可能有点过于低级。这也是nn模块可以帮忙的地方。 Nn包定义了一组模块,我们可以将其...
lr_scheduler import StepLR # Import your choice of scheduler hereimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocatorLEARNING_RATE = 1e-3EPOCHS = 4STEPS_IN_EPOCH = 8# Set model and optimizermodel = torch.nn.Linear(2, 1)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),...
()defreset_parameters(self):stdv=1.0/math.sqrt(self.state_size)forweightinself.parameters():weight.data.uniform_(-stdv,+stdv)defforward(self,input,state):old_h,old_cell=stateX=torch.cat([old_h,input],dim=1)# Compute the input,output and candidate cell gateswithoneMM.gate_weights=F....
self.reset_parameters() # Reset the parameters def reset_parameters(self): nn.init.xavier_normal_(self.W)nn.init.xavier_normal_(self.a) def _get_attention_scores(self, h_transformed: torch.Tensor): source_scores = torch.matmul(h_transformed...