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

如下所示： import torchfrom torch autograd import Variableimport numpy as nppytorch中Variable与torch Tensor类型的相互转换 1 torch Tensor转换成Variablea=torch randn((5,3))b=Variable(a)print(a,a type(

自动求导机制 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度。相反，

torch nn Modules 相当于是对网络某种层的封装，包括网络结构以及网络参数和一些操作 torch nn Module 是所有神经网络单元的基类 查看源码 初始化部分： def __init__(self): self _backend = thnn_backend self _p

pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的，这时候就需要查看哪些是可训练参数，以确定这些设置是成功的。 pytorch中model parameters()函数定义如下： def parameters(self): r"""Returns an iterator