在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。 核心思想就是构造和该层权重同一尺

由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值，但是好像博客上提到的相关文章比较少（大部分都只提到使用nn init里的按照一定分布初始化方法），自己参考了下Pytorch的官方文档，发现有两种方法吧。 所以mark下。 import tor

在很多神经网络中，往往会出现多个层共享一个权重的情况，pytorch可以快速地处理权重共享问题。 例子1： class ConvNet(nn Module): def __init__(self): super(ConvNet, self) __init__() self conv_weight = nn

刚入pytorch的坑，代码还没看太懂。之前用keras用习惯了，第一次使用pytorch还有些不适应，希望广大老司机多多指教。 首先说说，我们如何可视化模型。在keras中就一句话，keras summary()，或者plot_model()，就可以把模型展现的

在之前的文章中，我们介绍了PyQt5和PySide2中主窗口控件MainWindow的使用、窗口控件的4中基础布局管理。从本篇开始，我们来了解一下PyQt5和PySide2中基础控件的使用，其中包括： 按钮控件； 文本输入控件； 单选控件； 文本标

注意，一般官方接口都带有可导功能，如果你实现的层不具有可导功能，就需要自己实现梯度的反向传递。 官方Linear层： class Linear(Module): def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear

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 =