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pytorch 加载部分权重
pytorch 固定权重

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pretrained_dict = torch.load('{0}/{1}'.format(opt.outf, opt.resume_posenet))
model_dict = model.state_dict()
#筛选条件
pretrained_dict =  {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)

pytorch 固定权重

for p in self.parameters():
	p.requires_grad=False

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Pytorch基础学习（第二章-Pytorch数据处理）

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PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，专门针对需要使用张量（Tensor）进行高效计算的深度学习任务。它提供了灵活的张量计算功能，类似于 NumPy，但增加了 GPU 加速支持和自动求导机制，使得构建和训练神经网络变得更加直观和高效[^4]。 ### 核心特性 - **动态计算图（Dynamic Computation Graph）**：与 TensorFlow 等静态图框架不同，PyTorch 使用“定义即运行”（Define-by-Run）的方式，使调试和开发更加直观。 - **自动微分（Autograd）**：通过 `torch.autograd` 模块，可以自动计算梯度，简化了反向传播的实现过程。 - **GPU 加速**：PyTorch 支持将张量和模型部署到 GPU 上进行加速计算。 - **模块化设计**：通过 `torch.nn` 模块提供了一系列神经网络层、损失函数和优化器，便于快速搭建深度学习模型。 - **丰富的生态系统**：如 TorchVision、TorchText 和 TorchAudio 提供了图像、文本和音频处理的标准接口，极大提升了开发效率。 ### 基本使用指南 #### 张量操作 PyTorch 的核心数据结构是 `Tensor`，它可以看作是多维数组，并支持多种操作： ```python import torch # 创建一个未初始化的 3x4 张量 x = torch.empty(3, 4) # 创建一个随机初始化的 3x4 张量 x = torch.rand(3, 4) # 张量加法 y = torch.rand(3, 4) z = x + y # 张量形状变换 x = x.view(12) # 将 3x4 转换为 12 维向量 ``` #### 自动求导在训练神经网络时，PyTorch 的自动求导机制非常关键： ```python # 创建一个张量并启用梯度记录 x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) # 定义一个简单的计算图 y = x + 2 z = y * y * 3 out = z.mean() # 反向传播计算梯度 out.backward() # 查看梯度 print(x.grad) # 输出梯度值 ``` #### 构建神经网络使用 `torch.nn` 模块可以轻松定义神经网络： ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3) # 卷积层 self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3) self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120) # 全连接层 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) # 池化层 x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # 获取除 batch 维度外的所有维度 num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_features net = Net() print(net) ``` #### 训练流程训练一个神经网络通常包括以下步骤： 1. **加载数据**：使用 `torch.utils.data.DataLoader` 加载训练集和验证集。 2. **定义损失函数**：例如交叉熵损失（CrossEntropyLoss）、均方误差损失（MSELoss）等。 3. **选择优化器**：如 SGD、Adam 等。 4. **前向传播和反向传播**： ```python import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001) # 假设 inputs 和 labels 是从 DataLoader 中取出的一个批次 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # 清空梯度缓存 optimizer.zero_grad() # 反向传播计算梯度 loss.backward() # 更新参数 optimizer.step() ``` #### 扩展库与工具 PyTorch 生态系统中还包括许多扩展库和工具，帮助开发者更高效地完成特定任务： - **TorchVision**：提供常用图像数据集（如 CIFAR-10、ImageNet）和预训练模型（如 ResNet、VGG）。 - **TorchText**：用于自然语言处理任务的数据处理和模型构建。 - **TorchAudio**：提供音频数据处理和相关模型的支持。 - **RandAugment**：一个用于图像增强的 PyTorch 库，支持自动化的数据增强策略[^3]。 - **HED（Holistically-Nested Edge Detection）**：一种边缘检测算法的 PyTorch 实现，适用于图像分割和特征提取任务[^1]。 ### 文档与学习资源为了更好地掌握 PyTorch，建议参考官方文档和社区提供的中文资料。例如，《PyTorch 中文文档.pdf》是一个非常实用的学习资源，涵盖了从基础操作到高级特性的详细说明[^2]。 ---