怎么查看paddle模型的结构

最新推荐文章于 2024-07-26 14:59:27 发布

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#深度学习 #人工智能 #paddle #神经网络

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文章介绍了如何通过PaddleHub加载vgg16_imagenet模型，并使用paddle.fluid.contrib.model_stat模块来查看和理解模型的源码，以助于深入学习模型的内部工作原理。

部署运行你感兴趣的模型镜像

要点

可以查看各自预定层的源码，例如：paddle.nn.Linear的源码中，

import paddlehub as hub
model = hub.Module(name="vgg16_imagenet")
input_dict, output_dict, program = model.context(trainable=True)
from paddle.fluid.contrib.model_stat import summary
summary(program)

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PaddleSeg学习4——paddle模型使用TensorRT推理（c++）

WAF

01-12

1644

类型，模型不含softmax和argmax处理，导致在项目应用过程中后处理耗时较高。在网络末端增加softmax和argmax算子，解决应用中的后处理耗时问题。由于是动态输入，因此指定了输入尺寸范围和最优尺寸。将导出的预测模型文件保存为。文件夹中的预测模型导出为ONNX格式模型。将导出的预测模型文件保存为。将导出的预测模型文件保存在。参数选项，可通过以下代码在模型末端增加。（1）安装Paddle2ONNX。中的语义分割模型输出为。

paddleocr 模型

March_A的博客

04-16

905

需要两个模型作为输入：一个教师模型和一个学生模型。教师模型通常比学生模型要大，更复杂。在训练过程中，我们将输入数据传递给教师模型和学生模型，然后使用教师模型的输出作为目标标签，使用交叉熵损失函数来计算学生模型的损失。这样，学生模型就会尽可能地学习教师模型的知识。它可以帮助我们在训练一个大模型时，将其知识传递给一个小模型，从而使小模型具有大模型相近的性能。使用其他损失函数来指导知识蒸馏，例如MSE（均方误差）损失函数和KLD（KL散度）损失。PaddlePaddle框架中用于知识蒸馏的模型。

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torchsummary查看模型信息以及TensorBoard可视化---------Pytorch

轻羽羽的博客

05-20

1978

0、查看模型信息 # model:模型 # input_size:模型输入size # batch_size # device:'cuda'或'cpu' torchsummary(model,input_size,batch_size=-1,device='cuda') from tensorboardX import SummaryWriter 1、实例化SummaryWriter，并指明日志存放路径(若当前目录没有此文件将自动创建) # log_dir:event_file输出文件'log.

paddle第二周学习笔记

weixin_45602922的博客

08-24

1290

卷积神经网络 卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构。本章节主要为读者介绍卷积神经网络的一些基础模块，包括：卷积（Convolution）池化（Pooling）激活函数批归一化（Batch Normalization）是在训练过程中将大量样本的均值和方差保存下来，预测时直接使用保存好的值而不再重新计算。实际上，在BatchNorm的具体实现中，训练时会计算均值和方差的移动平均值。默认采用权重叠加法计算训练集的相关参数。丢弃法（Dropout）飞浆提供两种方法： downgrade_i

Paddle模型结构可视化

qq_42615735的博客

02-21

1495

使用paddle框架中的paddle.jit.save将模型保存至本地并使用visualdl将模型可视化

查看模型结构和参数

It is me 的博客

07-13

1258

import torchvision.models as models import torch from torchsummary import summary device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') resnet = models.resnet18().to(device) summary(resnet, (3, 224, 224))

paddle模型的保存与加载

m0_52364694的博客

04-27

7981

一、什么是模型的保存与加载？ 人工智能模型本质上就是一堆参数，我们训练模型时就是使这些参数在某个任务上合理以使其能够得到较为准确预测结果输出。例如猫狗分类任务，训练一系列卷积核数值能够通过前向计算预测出类别。我们花了大量时间训练的模型肯定不想只训练结束后只使用一次，我们想的肯定是能够重复使用这个模型在后续的任务上继续做预测。那就涉及到模型的保存与加载。二、模型的保存 paddle框架中模型保存加载相关API paddle.save paddle.load paddle.jit.save paddle.ji

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05-31

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paddle模型cpu部署，压缩，量化

qq_15821487的博客

10-19

1777

NAS介绍神经结构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS） NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，用某种策略从中搜索出最优网络结构。神经网络结构的优劣即性能用某些指标如精度、速度来度量，称为性能评估。这一过程如下图所示。 NAS 参数重要性定义首先对预训练模型的参数和head根据其重要性进行重排序，把重要的参数和head排在参数的前侧，保证训练过程中的参数裁剪不会裁剪掉这些重要的参数。参数的重要性计算是先使用dev数据计算一遍每个参数的梯度，然后根据

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07-26

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【代码】Paddle visualDL 查看模型的命令。

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03-03

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本教程介绍了如何在飞桨中使用内置模型、和来构建神经网络。这些方法提供了不同层次的灵活性，可以根据你的需求选择合适的组网方式。在实际应用中，你可能需要根据你的任务需求调整网络结构，例如添加正则化层、改变卷积层的参数等。通过这些基本的组网方法，你可以开始构建自己的深度学习模型。

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04-11

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前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。在实际使用过程中，检测出的文字方向可能不是我们期望的方向，最终导致文字识别错误，因此我们在PP-OCR系统中也引入了方向分类器。本章主要介绍PP-OCR文字检测与识别系统以及该系统中涉及到的优化策略。PaddleOCR策略调优技巧。

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07-05

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11-21

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基于paddlepaddle的深度学习实战－－手写数字识别

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04-10

3350

首先提个问题，请问十行Python代码能干什么？有人说可以做个小日历、做个应答机器人等等，但是我要告诉你用十行代码可以成功训练出深度学习模型，你相信吗？放心！这个真的可以有，飞桨的PaddleHub可以帮您轻松实现。PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工具，旨在让飞桨生态下的开发者更便捷地享受到大规模预训练模型的价值。用户可以通过PaddleHub便捷地获取飞桨生态下的预训练模型，结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作，让预训练模型能更好服务于用户特定场景的应用。

Paddle网络结构中的层和模型

TSINGHUAJOKING

12-12

4100

得到的

D.1应用实践：Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]