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【pytorch】bn

  • pytorch固定BN层参数[通俗易懂]

    pytorch固定BN层参数[通俗易懂]

    背景:基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同。原因:未固定主分支BN层中的running_mean和running_var。解决方法:将需要固定的BN层状态设置为eval。问题示例:环境:torch:1.7.0# -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Pytorch-BN层详细解读

    Pytorch-BN层详细解读

    Pytorch-BN层BN解决了Internal Covariate Shift问题机器学习领域有个很重要的假设:独立同分布假设,即假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。我们知道:神经网络的训练实际上就是在拟合训练数据的分布。如果不满足独立同分布假设,那么训练得到的模型的泛化能力肯定不好。再来思考一个问题:为什么传统的神经网络要求将数据归一化(训练阶段将训练数据归一化并记录均值和方差,测试阶段利

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【PyTorch】eval() ==>主要是针对某些在train和predict两个阶段会有不同参数的层,比如Dropout层和BN层

    【PyTorch】eval() ==>主要是针对某些在train和predict两个阶段会有不同参数的层,比如Dropout层和BN层

    model的eval方法主要是针对某些在train和predict两个阶段会有不同参数的层。比如Dropout层和BN层 torch为了方便大家,设计这个eval方法就是让我们可以不用手动去针对这些层做predict阶段的处理(也可以叫evaluation阶段,所以这个方法名才是eval) 这也就是说,如果模型中用了drop

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • pytorch实现bnn

    pytorch实现bnn

    链接 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • pytorch 27 科学炼丹(训练)方式之——无痛涨点(模型重参数化,ACNet、RepVGG、DBBNet)

    pytorch 27 科学炼丹(训练)方式之——无痛涨点(模型重参数化,ACNet、RepVGG、DBBNet)

    博主这里的无痛涨点是指,在训练时增加一定的flop,可能会降低收敛速度,但是在测试时保持flop不变增强模型的精度。flop不变(模型参数量不变),性能增加,这不就白捡的性能么。那这是如何做到的呢? 该操作通过利用特定卷积结构的可合并性,设计出新的block结构,在训练时block是一个多支路结构(flop增加),在测试是block的参数进行重构变成单个

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【转载】   pytorch之添加BN

    【转载】 pytorch之添加BN

    原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40123108/article/details/83509838         ------------------------------------------------------------------------------------------------------

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【转载】   深度学习总结:用pytorch做dropout和Batch Normalization时需要注意的地方,用tensorflow做dropout和BN时需要注意的地方,

    【转载】 深度学习总结:用pytorch做dropout和Batch Normalization时需要注意的地方,用tensorflow做dropout和BN时需要注意的地方,

    原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40759186/article/details/87547795       -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【转载】   Caffe BN+Scale层和Pytorch BN层的对比

    【转载】 Caffe BN+Scale层和Pytorch BN层的对比

    原文地址: https://blog.csdn.net/elysion122/article/details/79628587       -------------------------------------------------------------------------------------------------   因为最近在将一个c

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【转载】  Pytorch(1) pytorch中的BN层的注意事项

    【转载】 Pytorch(1) pytorch中的BN层的注意事项

    原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/84349470       -----------------------------------------------------------------------------------------     最近修改一

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【转载】     【caffe转向pytorch】caffe的BN层+scale层=pytorch的BN层

    【转载】 【caffe转向pytorch】caffe的BN层+scale层=pytorch的BN层

    原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81532592     ---------------------------------------------------------------------------------------   caffe里面用BN层的时候通常后面接一下scale

    日期 2023-06-12 10:48:40