pytorch 模型可视化的例子
yipeiwu_com6年前
如下所示： 一. visualize.py from graphviz import Digraph import torch from torch.autograd import...
Pytorch反向求导更新网络参数的方法
yipeiwu_com6年前
方法一：手动计算变量的梯度，然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(...
PyTorch的Optimizer训练工具的实现
yipeiwu_com6年前
torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。 使用 torch.optim，必须构造一个 o...
pytorch 自定义数据集加载方法
yipeiwu_com6年前
pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据，而且其使用的数据都是官方给出的数据。如果我们有自己收集的数据集，如何用来训练网络呢？此时需要我们自己定义好...
对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解
yipeiwu_com6年前
简而言之就是，nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型，它是Module的子类，在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法，从而有网络模型生成。而nn.Modul...
pytorch numpy list类型之间的相互转换实例
yipeiwu_com6年前
如下所示： import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np ''' pytorch中Varia...
pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法
yipeiwu_com6年前
当使用pytorch写网络结构的时候，本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少？一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推，但是总是算...
关于PyTorch 自动求导机制详解
yipeiwu_com6年前
自动求导机制 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。 requires_grad 如...
浅析PyTorch中nn.Module的使用
yipeiwu_com6年前
torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装，包括网络结构以及网络参数和一些操作 torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类 查看源码 初始化部分：...
在pytorch中查看可训练参数的例子
yipeiwu_com6年前
pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的，这时候就需要查看哪些是可训练参数，以确定这些设置是成功的。 pytorch中model.parameters()函数定义如下：...
