pytorch 如何設定 可學習引數

如何根據自己需求設定，可學習引數，並進行初始化。

#比如cnn輸出4個東西，你又不想concate到到一起，你想用權重加法，權重又不想自己設定，想讓網路自己學

#requires_grad=true這個很重要

#設定前置網路及 可學習引數

self.cnn=cnn_output4()
self.fuse_weight_1 = torch.nn.parameter(torch.floattensor(1), requires_grad=true)
self.fuse_weight_2 = torch.nn.parameter(torch.floattensor(1), requires_grad=true)
self.fuse_weight_3 = torch.nn.parameter(torch.floattensor(1), requires_grad=true)
self.fuse_weight_4 = torch.nn.parameter(torch.floattensor(1), requires_grad=true)
#初始化
self.fuse_weight_1.data.fill_(0.25)
self.fuse_weight_2.data.fill_(0.25)
self.fuse_weight_3.data.fill_(0.25)
self.fuse_weight_4.data.fill_(0.25)
def forward(x):
x1,x2,x3,x4=self.cnn(x)
return fuse_weight_1*x1+fuse_weight_2*x2+fuse_weight_3*x3+fuse_weight_4*x4

pytorch 如何設定 可學習引數

如何根據自己需求設定，可學習引數，並進行初始化。比如cnn輸出4個東西，你又不想concate到到一起，你想用權重加法，權重又不想自己設定，想讓網路自己學 requires grad true這個很重要 設定前置網路及 可學習引數 self.cnn cnn output4 self.fuse wei...

pytorch學習筆記（五）調參優化

這次的實驗主要是為了針對筆記 三 和筆記 四 上的後續的操作，同時也是為了撰寫高階數字影象處理的 而做理論和資料準備。第一次實驗是在自己設計的乙個7層網路上進行的，2層卷機層，2層池化層，3層全連線層。訓練過程未做任何處理，最後結果在40 包括後來調整了很多引數，最後只能達到下面的效果。網路更換為了...

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最近注意到在一些caffe模型中，偏置項的學習率通常設定為普通層的兩倍。具體原因可以參考 貌似沒有文章提到這個。pytorch中也提供了對不同層設定不同學習率以及衰減因子的方法。主要方法是傳遞乙個dict給optimizer，而不是list。下面以restnet18進行說明 首先載入resnet18...