澎湃de家夥的博客

在Pytorch的实际使用中，有时我们不仅要提取模型的中间层特征，甚至有时我们需要可视化模型的中间层特征，特别是在写论文的过程中，即可以补充一下文章的篇幅，也可以虎一虎外行人，让他觉得好牛逼好高大上啊。下面开始进入主题：其实很简单，想要哪一层的特征图直接提取那一层的输出即可，并将那一层的特征图可视化即可。首先，我们需要看一下网络都有哪些层，这个我在Pytorch从入门到放弃（3）里面就已经说明...

深度学习就像炼丹，一次模型的训练需要很长时间，任何人都无法做到一直盯着模型的训练。通常都是开启模型训练之后，只要不报错并且随着迭代次数的增加模型的loss在下降，这时我都会去干别的了让它跑去吧，第二天再来看我的丹炼的怎么样。这时怎么在一堆仙丹（经过一天的训练会保存许多模型的权重，每迭代多少个batch或每个epoch保存一次权重）中找到最好的那一个。如果盲目的取最后几次保存的，容易取到过拟合的模型...

传统的用于执行分类任务的深度学习模型，往往是解决的单分类任务，即为一幅图像只预测一个标签，但现实世界中往往一幅图像中通常是含有多个标签的 。Pytorch中分类任务常用的损失函数CrossEntropyLoss也是处理单标签数据的，无法实现多标签数据端到端的训练。在工作或日常实验中，我们经常会遇到一幅图像中含有多个标签的问题，我们需要怎样来处理呢？下面给出两个解决方案：1、即一幅图像包含几个标签就...