关于Pytorch的parameters()里面，BN layer没有running_mean和running_var

最新推荐文章于 2025-02-17 00:55:03 发布
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pytorch merge_bn
jacke121的专栏
07-26 2795
https://blog.youkuaiyun.com/zym19941119/article/details/84640433
tensorflow从0开始（4）——解读mnist程序
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searobbers_duck的博客
06-16 4万+
前言 由于图像的问题学习机器学习，选择TensorFlow，但似乎直接从ImageNet的例子出发，却发现怎么都找不到头（python也不会，机器学习也不懂），但根据我以往的经验，遇到这种情况，又没有明眼人指路时，就瞎碰（没错，就是瞎碰），从一点开始，遇到什么看什么，看相关的各种知识，最好能反复两遍以上，然后揪住其中一个例子，联系之前看过的东西，加深一遍理解。  当然如果只是把现成的东西拿来用
【深度学习pytorch-48】BN层
最新发布
m0_69378371的博客
02-17 855
Batch Normalization 是一种有效的技术，能够加速训练过程，提高深度神经网络的性能，并减少过拟合。它通过标准化每一层的输入，缓解了内部协方差偏移问题，使得神经网络能够以更高的学习率进行训练，取得更快的收敛速度。虽然它在某些情况下有一定的计算开销，但它的优势在很多深度学习任务中得到了验证，尤其是在卷积神经网络和全连接网络的训练中。
BN层的running_mean更新机制
weixin_43490422的博客
04-23 5376
Pytorch对BatchNorm2d的官方解释文档如上所示，提到： running_mean = 0.1 * mean + 0.9 * running_mean 也就是说，当前批次在某通道的均值 * 0.1 + 之前得到的running_mean * 0.9,而如果是第0批次，则running_mean初始化为0.0，也就是第0批次的running_mean = 0.1 * mean. ...
pytorch merge bn (model from mmdetec)
cunyizhang的博客
10-15 381
import os import torch src_weight = 'epoch_12.pth' model = torch.load(src_weight) weight = model['state_dict'] filter_names = [] layer_names = list(weight.keys()) for layer_name in layer_names: ...
PyTorch中BN层与CONV层的融合（merge_bn）
zym19941119的博客
11-29 1万+
之前发了很久之前写好的一篇关于Caffe中merge_bn的博客，详情可见 Caffe中BN层与CONV层的融合（merge_bn） 今天由于工作需要要对PyTorch模型进行merge_bn，发现网上貌似还没有类似的现成代码，决定自己写个脚本，思路和方法见上面的博客即可，具体的步骤如下： 要求安装的包有 numpy torch, torchvision cv2 准备好自己的PyTorch...
自定义BatchNormal中running mean与running var在nn.DataParallel下不更新的问题
sinat_24424445的博客
07-06 758
自定义BatchNormal动量更新变量running mean均值与running var方差多GPU环境（使用nn.DataParallel包装模型）不更新问题
pytorch中model.parameters()和model.state_dict()使用时的区别
联邦学习小白
03-18 8258
联邦学习模拟实验中涉及模型参数的聚合和广播，需要提取模型参数。这个时候一般有两个选择，model.parameters() 和 model.state.dict()。 表面上看这两者的区别只在于 model.parameters() 方法返回的是一个生成器generator，里面只有模型的参数，而没有对应的网络层名称；而model.state_dict() 返回的则是一个字典 {key:value}，key 时网络层名称，value 则是该层的参数。 但我实际做实验的时候发现，分别用这两种方法进行聚合的实验
pytorch固定BN层参数
grllery的博客
11-29 6094
背景：基于PyTorch的模型，想固定主分支参数，只训练子分支，结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同。 原因：未固定主分支BN层中的running_mean和running_var。 解决方法：将需要固定的BN层状态设置为eval。 问题示例： 环境：torch：1.7.0 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.M
pytorch BN函数说明
biubiubiu888的博客
05-13 1万+
pytorch中的BN继承自： class _BatchNorm(Module): 这个类的代码: class _BatchNorm(Module): def __init__(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True):...
PyTorch框架
zhaohui blog
04-13 1666
整理 深度之眼 pytorch训练营 笔记
浅谈pytorch中的BN层的注意事项
09-16
主要介绍了浅谈pytorch中的BN层的注意事项，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
可视化pytorch 模型中不同BN层的running mean曲线实例
09-16
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qq_35608277的博客
01-11 5304
class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True) 参数： num_features： 来自期望输入的特征数，C from an expected input of size (N,C,L) or L from input of size (N,L) eps： 为保证数值稳定性（分母不能趋近或取0）,给分母加上的值。默认为1e-5。 momentum： 动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1
BN、SyncBN、IN、LN、GN学习记录
chen_znn的博客
02-20 2976
BatchNorm、SyncBatchNorm、InstanceNorm、LayerNorm、GroupNorm学习笔记
torch 中BN参数介绍
zbzckaiA的博客
12-15 4974
BN层的输出Y与输入X之间的关系是：Y = (X - running_mean) / sqrt(running_var + eps) * gamma + beta，此不赘言。其中gamma、beta为可学习参数（在pytorch中分别改叫weight和bias），训练时通过反向传播更新；而running_mean、running_var则是在前向时先由X计算出mean和var，再由mean和var以动量momentum来更新running_mean和running_var。所以在训练阶段，runn...
多迪前端面试题
zhuaaaa3944210的博客
02-16 1853
前端面试题目 1.html5有哪些新的特性 绘画 canvas 用于媒介回放的video和audio元素 本地离线存储localStorage 长期存储数据，浏览器关闭后数据不丢失； sessionStorage 的数据在浏览器关闭后自动删除； 语义化更好的内容元素，比如article、footer、header、nav、section； 表单控件，calendar、date、time、emai...
Pytorch中state_dict()、named_parameters()和parameters()的区别
qq_36429555的博客
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序言 Pytorch中有3个功能极其类似的方法，分别是model.parameters()、model.named_parameters()和model.state_dict()，下面就来探究一下这三种方法的区别。 它们的差异主要体现在3方面： 返回值类型不同 存储的模型参数的种类不同 返回的值的require_grad属性不同 测试代码准备工作 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim impo
darknet2pytorch
01-12
### 将Darknet模型转换为PyTorch模型 #### 使用`save_model.py`脚本进行转换 为了实现从Darknet到PyTorch的模型转换，可以利用特定编写的Python脚本来完成此操作。例如，在给定的例子中存在一个名为`save_model.py`的脚本用于保存并可能转换Darknet权重至其他框架兼容的形式[^2]。 ```python import argparse from darknet import Darknet # 假设这是加载Darknet架构的方式 import torch def load_darknet_weights(model, weights_path): """ 加载Darknet格式的权重文件. 参数: model (nn.Module): PyTorch定义的目标网络结构实例. weights_path (str): 权重文件路径. 返回值: None """ with open(weights_path, "rb") as f: header = np.fromfile(f, dtype=np.int32, count=5) weights = np.fromfile(f, dtype=np.float32) ptr = 0 for i, (conv_layer_name, bn_layer_name) in enumerate(zip(conv_layers_names, batch_norm_layers_names)): conv_layer = getattr(model.module_list[i][:-1], 'conv_%d' % i) bn_layer = getattr(model.module_list[i][-1], 'batch_norm_%d' % i) num_b = bn_layer.bias.numel() # Load BN bias, weights, running mean and running var bn_bias = torch.from_numpy(weights[ptr : ptr + num_b]).view_as(bn_layer.bias.data) ptr += num_b bn_weight = torch.from_numpy(weights[ptr : ptr + num_b]).view_as(bn_layer.weight.data) ptr += num_b bn_running_mean = torch.from_numpy( weights[ptr : ptr + num_b] ).view_as(bn_layer.running_mean) ptr += num_b bn_running_var = torch.from_numpy( weights[ptr : ptr + num_b] ).view_as(bn_layer.running_var) ptr += num_b # Copy data to layers' parameters bn_layer.bias.data.copy_(bn_bias) bn_layer.weight.data.copy_(bn_weight) bn_layer.running_mean.data.copy_(bn_running_mean) bn_layer.running_var.data.copy_(bn_running_var) if conv_layer_name is not None: # Load conv. weights num_w = conv_layer.weight.numel() conv_weights = ( torch.from_numpy(weights[ptr : ptr + num_w]) .view_as(conv_layer.weight.data) ) ptr += num_w conv_layer.weight.data.copy_(conv_weights) if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="Convert Darknet Weights To PyTorch") parser.add_argument("--weights", type=str, required=True, help="Path to the Darknet weights file.") args = parser.parse_args() net = Darknet(cfg_file='yolov4.cfg') # 配置文件应与原始Darknet一致 load_darknet_weights(net, args.weights) torch.save(net.state_dict(), './converted_yolo.pth') ``` 这段代码展示了如何编写一个简单的函数来解析`.weights`文件并将这些参数应用到相应的PyTorch层上。注意这里假设了某些变量名和模块的存在；实际情况下需要根据具体的YOLO版本调整这部分逻辑。 另外，对于更通用的情况，社区内也存在着一些开源库可以帮助简化这一过程，比如`torch-yolo-v4`或其他类似的第三方包，它们通常提供了更加便捷的方式来处理不同版本YOLO之间的迁移问题[^3]。
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