具体代码如下所述： import sysfrom PySide2 QtGui import *from PySide2 QtCore import *from PySide2 QtWidgets import *class MainForm(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super(MainForm, sel

实践中，针对不同的任务需求，我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的。 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络： -*- coding: utf-8 -*-import torchfrom torch autograd import Variableimport

实现效果如下图： 这篇文字主要写了两方面的内容： 第一是按钮的自定义，第二是右键菜单的使用，不仅是按钮的右键菜单，其他一些控件的右键菜单也可以类似创建和使用。 关于右键菜单则是QMenu的一些使用方法有： 样式表的使用

需要自己过滤 optimizer SGD(filter(lambda p: p requires_grad, model parameters()), lr=1e-3) 另外，如果是Variable，则可以初始化时指定 j = Variable(torch randn(5,5), requires_grad=True) 但是如果是 m =

当我们花费大量的精力训练完网络，下次预测数据时不想再（有时也不必再）训练一次时，这时候torch save(),torch load()就要登场了。 保存和加载模型参数有两种方式： 方式一： torch save(net state_dict(),path): 功能：保存训练

pytorch 输出中间层特征： tensorflow输出中间特征，2种方式： 1 保存全部模型(包括结构)时，需要之前先add_to_collection 或者 用slim模块下的end_points 2 只保存模型参数时，可以读取网络结构，然后按照对应的中间层输出即

如下所示： 一 visualize py from graphviz import Digraphimport torchfrom torch autograd import Variable def make_dot(var, params=None): """ Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph

方法一：手动计算变量的梯度，然后更新梯度 import torchfrom torch autograd import Variable 定义参数w1 = Variable(torch FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True) 定义输出d = torch mean(w1) 反向求导d ba

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 optimizer 对象。这个对象能保存当前的参数状态并

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 ModuleList仅仅类似于pytho中的list类型，只是将一系列层装入列表，并没有实