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本文总结Pytorch中的Loss Function

  本文总结Pytorch中的Optimizer  Optimizer是深度学习模型训练中非常重要的一个模块，它决定参数参数更新的方向，快慢和大小，好的Optimizer算法和合适的参数使得模型收敛又快又准  但本文不会讨论什么任务用什么Optimizer，及其参数设置，只是总结下Pytorch中的Optimizer...

 本人在博客2D多人姿态估计–《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》中简述来CPN的原理，这里则来解析下其源码；论文作者提供的源码是tensorflow版本的，之前有人分析过了；正好还有个pytorch版本的CPN 本人想通过这份源码的学习来总结学习Pytorch模型训练的一些相关知识；pytorch-cpn这份源码...

 本文来总结Pytorch训练中的模型结构一些内容，包括模型的定义，模型参数化初始化方法，模型的保存与加载等1 模型定义–三要素  1）Pytorch模型的定义都需要继承nn.module这个类  读者可以在Pytorch源码下/torch/nn/modules/module.py中找到这个类的实现：class Module(object): r""&

  前面几篇博客分析Pytorch模型训练的模型定义，损失函数及优化器，本文则来看看在模型训练中，又一非常重要的模块—数据加载  在深度学习模型训练中，我们面对的训练任务是多种多样的，不同任务面对的数据格式也是不同的，甚至相同任务，也会面对不同格式的数据集；所以不存在所谓的通用数据脚本，只能是具体任务，具体数据集格式，单独对待。  但是呢！！！深度学习框架一般都会为数据加载提供同一的接口，我们...

本系列来总结Pytorch训练中的模型结构一些内容，包括模型的定义，模型参数化初始化方法，模型的保存与加载等

  本系列来总结Pytorch训练中的模型结构一些内容，包括模型的定义，模型参数化初始化方法，模型的保存与加载等1 保存和加载  1）首先看Save源码  save使用pickle工具将模型对象序列化为pickle文件到diskdef save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=DEFAULT_PROTOCOL): ""&am