您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. PyTorch 模型训练实用教程

  2. 本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函 数, 并且对 PyTorch 提供的数据增强方法(22 个)、权值初始化方法(10 个)、损失函数(17 个)、优化器(6 个)及 tensorboardX 的方法(13 个) 进行了详细介绍,本教程分为四章, 结构与机器学习三大部分一致。 第一章, 介绍数据的划分,预处理,数据增强; 第二章, 介绍模型的定义,权值初始化,模型 Finetune; 第三章, 介绍各种损失函数及优化器; 第四章, 介绍可视化工具,用于监控数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-03-03
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:qq_29893385
  1. pytorch一元线性回归模型

  2. 模型搭建、训练模型、调用模型、编程思路、如何写代码均有解释,适合初次使用pytorch编程的小伙伴。使用的时候,自己新建一个项目,把文件解压后,将文件拷贝到新建项目中,先运行训练模型,再调用模型。
  3. 所属分类:深度学习

  1. 如何使用Pytorch搭建模型

  2. 1  模型定义   和TF很像,Pytorch也通过继承父类来搭建模型,同样也是实现两个方法。在TF中是__init__()和call(),在Pytorch中则是__init__()和forward()。功能类似,都分别是初始化模型内部结构和进行推理。其它功能比如计算loss和训练函数,你也可以继承在里面,当然这是可选的。下面搭建一个判别MNIST手写字的Demo,首先给出模型代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt impo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-16
    • 文件大小:94208
    • 提供者:weixin_38714532
  1. Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

  2. 我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don’t expected)。我们搭建的网络对保存文件来说,有一部分参数也是没有的(missed)。如果依旧使用torch.load(model.state_dict())的办法,就会出现 xxx expected,xxx missed类似的错误。那么在这种情况下,该如何导入模型呢? 好在Pytorch中的模型参数使用字典保存的,键是参数的名称,值是参数的具体数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:53248
    • 提供者:weixin_38723699
  1. pytorch学习(七)批训练

  2. 神经网络搭建后,我们需要对数据进行训练,通过网络建立模型,而数据训练的时候我们可以将所有数据一股脑全扔进去,也可以将数据分成一小块一小块的扔进去,分别训练然后再得到一个关于整体数据的模型,这就是批训练。这个时候我们就会有一个疑问,一小块一小块的训练最后能得到一个和整体数据一起扔进去一样的模型吗?这里的回答是肯定的。这两种方式训练的模型相差不大,但是批训练却可以极大的减少训练的数据量,提升训练效率。因此我们在后续的神经网络中都会使用批训练来训练数据。 下面就来看一看如何进行批训练。 首先,生成一些
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38733355