python PyTorch参数初始化和Finetune
前言这篇文章算是论坛PyTorchForums关于参数初始化和finetune的总结，也是我在写代码中用的算
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。...
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有时候我们训练了一个模型,希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练，本节我
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一、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题
线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：1.设计网络架构2.构建损失函数(
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使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势，比起Tensorflow，我认为Pytorch更加简单，结构更加清
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最近再写openpose，它的网络结构是多阶段的网络，所以写网络的时候很想用列表的方式，但
主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rn
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在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交换数据那样a=torch.Tensor(3,
permuteprediction=input.view(bs,self.num_anchors,self.bbox_attrs,in_h,in_w).permute(0,1,3,4,2).contiguous()转置：impo
这些天安装PyTorch，遇到了一些坑，特此总结一下，以免忘记。分享给大家。首先，安装环
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