bn层学习笔记 mxnet与pytorch比较 加载预训练

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分类专栏： pytorch知识宝典 文章标签： mxnet pytorch 人工智能
于 2021-08-18 19:18:09 首次发布
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本文主要探讨了在Yolov8加载预训练模型时，由于BN层的eps和momentum参数未更新导致的预测结果不一致问题。分析了可能的原因，包括参数字典缺失、BN层参数重定义和加载方法设置。并提出临时解决方案，通过修改BN层参数。同时对比了MXNet和PyTorch中BN层的差异，包括源码分析和参数设置。

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yolov8 加载预训练时，bn层eps和momentum参数没有被更新，导致预测结果不一致，

mxnet与pytorch比较 bn层

mxnet部分

pytorch部分

mxnet的BatchNorm操作源码

yolov8 加载预训练时，bn层eps和momentum参数没有被更新，导致预测结果不一致，

如果在使用load_state_dict()方法加载模型参数时，BN层的eps和momentum参数没有被更新，可能有以下几个原因：

  1. 参数字典中没有包含BN层的eps和momentum参数：在加载预训练模型时，需要确保参数字典中包含了BN层的eps和momentum参数。你可以检查一下预训练模型的参数字典中是否包含了这些参数，并确保它们的键与当前模型中对应的BN层的参数名一致。

  2. BN层的eps和momentu

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