~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1. xavier初始化 2. kaiming初始化 3. 实际使用中看到的初始化 3.1 ResNeXt,densenet中初始化 3.2 wide-residual-networks中初始化(MSRinit) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html

1.使用apply() 举例说明: Encoder :设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 # coding:utf- from torch 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) : #这里的C

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

本文分为两部分,第一部分讲如何保存模型参数,优化器参数等等,第二部分则讲如何读取. 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一. 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoc

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

一.奇葩的问题 之前自己造轮子的时候,遇到一个很奇怪的问题,虽然需求很奇葩,但是还是尝试解决了一下 当提交的表单里包含多个重复名称的字段的时候,例如 <form action="/Test/save" method="post"> <!--省略其他字段--> <input type="text" name="value" /> <input type="text"

1.  模型参数的保存: import tensorflow as tfw=tf.Variable(0.0,name='graph_w')ww=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.5),name='graph_ww')# double=tf.multiply(2.0,w)saver=tf.train.Saver({'weights_w':w,'weights_ww':ww}) # 此处模型文件关键字可以自己命名,如weights_w

模型构造 nn.Module nn.Module是pytorch中提供的一个类,是所有神经网络模块的基类.我们自定义的模块要继承这个基类. import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): # 声明带有模型参数的层,这里声明了两个全连接层 def __init__(self, **kwargs): # 调用MLP父类Module的构造函数来进行必要的初始化.这样在构造实例时还可以指定其他函数 # 参数,如"模型参数的访问.初始化和共享

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制了Numpy的特性(但还有一些特性不支持),怪不得热度上升得这么快. 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

使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道,模型有一个特定的生命周期,了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向.我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化,同时更加方便调整各种细节. 模型的生命周期的五个步骤如下: 1.准备数据 2.定义模型 3.训练模型 4.评估模型 5.进行预测 注意:使用 PyTorch API 有很多方法可以实现这些步骤中的每一个,下面是一些使用Pytorch API最简单.最常见或最惯用的方法. 一.准备数据 第一步是加载和准备数据

对于常见的工程应用来说,计算的工况很多,尤其优化工作,少则几百,多则上千,面对如此之多的case文件要写,假如按照一个一个的读写的话,相信你一定会为这么机械的工作烦躁,甚至影响今后好几天的心情,那么有什么简便一些的方法呢?答案是肯定的.那就是采用fluent的journal文件.首先打开fluent软件,在file/write/start journal,见下图: 选择保存文件名*.journal后(看你自己怎么设置文件名),我一般按照这一组的类型来命名:这样, journal文件就开始记录你以

Atitit dsl对于数组的处理以及main函数的参数赋值 1.1. 词法解析..添加了[] 方括号的解析支持1 1.2. Ast建立.添加了数组参数的支持..使用了递归下降法..getparam use recurs desc meth...  Get arrayParam ya use recdesc meth..2 1.3. Ast解析 的支持4 1.1. 词法解析..添加了[] 方括号的解析支持 public List getTokensV3() { code_char_arr = c

C#中可以给参数赋值默认值（其实这种写法有点不太好，有时会使方法的功能太复杂了）。 但是往往有多个默认参数时，有的参数需要使用默认值，有的不使用默认值，这时正常的写法就行不通了，解决方法可参照下边的代码： public class AccountPermissionofBBQ { private void tempUsing() { tempReturn(y:"12121"); } private void tempReturn(string x="1111",st

LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 1.背景 假定读者已经熟悉 ns-3 simulator ,能运行一般的仿真程序.如果不是的话,强烈推荐读者参考 [ns3tutorial].   2. 使用概述 ns-3 LTE 模块是一个软件库,允许仿真LTE网络,一些情况下还可以仿真核心网 Evolved Packet Core (EPC).仿真过程通常涉及以下几个步骤: 定义仿真场景. 编写程序,重建期望的仿真场景拓扑/架构,通过使用 ns3::LteHelper API(定义在 src/

<<年轻,无权享受>————送给每一个看到此文的同僚们 在这无精打采的炎夏 我躺在阳台上房东的旧沙发 回想几个月来遇到的问题 我不禁内心开始慌张喘着粗气 还有大把时间去打拼 没有到只能总结过去的年纪 我可不想现在是束缚的 我了解自己应该是自由的 美好都被我亲手搞砸 我明白我没有时间贪去挥霍了 我可不想老了以后 自己是孤独的 年少的时候 没理由去享受 等到你老了 头发掉落了 牵着老伴 坐在公园的长凳 静看人闲花落: —————————————————————————————————————

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor

MXNet中含有init包,它包含了多种模型初始化方法. from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.uniform(shape=(2,20)) y = net(x) 一.访问模型参数 我们知道可以通过

1.pl/sql如何定义参数 declare --1)定义参数 -- ban_Id number; ban_Name ); 2.pl/sql如何参数赋值 --2)参数赋值-- ban_Id :; ban_Name :='测试值'; 3.pl/sql如何输出参数 --3)输出参数值-- dbms_output.put_line('测试ID:'|| ban_Id); dbms_output.put_line('测试NAME:'|| ban_Name); 4.pl/sql如何进行判断 --当参数=1,

php 直接获取url参数赋值成变量.省去繁琐的获取参数,再一个个赋值 parse_url() 该函数可以解析 URL,返回其组成部分.它的用法如下: array parse_url(string $url) 此函数返回一个关联数组,包含现有 URL 的各种组成部分.如果缺少了其中的某一个,则不会为这个组成部分创建数组项.组成部分为: scheme - 如 http host - 如 localhost port - 如 80 user pass path - 如 /parse_str.php