向AI转型的程序员都关注了这个号 前言 1.模型的保存与加载 方法一：同时保存模型和参数 方法二：仅保存参数（数据量小，推荐！）...2.断点的保存与加载 3.预训练模型的使用 4.模型的冻结 方法一：设置requires_grad为False 方法二：使用 with torch.no_grad() 总结 5.模型的特殊加载方式和加载技巧...这五个步骤中数据和损失函数是没法改变的，而在迭代训练的过程中模型的一些可学习参数和优化器中的一些缓存是会变的，所以需要保留这些信息，另外还需要保留迭代的次数和学习率。...要注意优化器要加上filter：（别的文章都说需要加，但是我用代码测试发现不加好像也可以） optimizer = torch.optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad...放入with torch.no_grad()中的网络层，可以前向传播，但反向传播被阻断，自己这层（如self.layer2）和前面的所有与之相关的层（如self.layer1）的参数都会被冻结，不会被更新
模型的保存和恢复 1、保存整个模型 2、仅仅保存模型的架构（框架） 3、仅仅保存模型的权重 4、在训练期间保存检查点 1、保存整个模型 1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置...，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们...new_model=tf.keras.models.load_model("less_model.h5") #既保存了模型的框架，也保存了模型的权重 new_model.summary() Model...（框架） 有时候我们只对模型的架构感兴趣，而无需保存权重值或者是优化器，在这种情况下，可以仅仅保存模型的配置 模型的整体的架构情况，返回一个json数据，就是一个模型的架构 json_config=model.to_json...，也就是他的权重，只是保存了网络的架构 3、仅仅保存模型的权重 时候我们只需要保存模型的状态（其权重值），而对模型的架构不感兴趣，在这种情况下，可以通过get_weights()来获取权重值，并通过set_weights
如果你是一个深度学习的初学者，那么我相信你应该会跟着教材或者视频敲上那么一遍代码，搭建最简单的神经网络去完成针对 MNIST 数据库的数字识别任务。...GPU 或者是 GPU 性能不好，那么训练的时间会让你绝望，因此，你渴望神经网络训练的过程可以保存和重载，就像下载软件断点续传一般，这样你就可以在晚上睡觉的时候，让机器训练，早上的时候保存结果，然后下次训练时又在上一次基础上进行...e %f" % e.eval()) test_restore(saver) 调用 Saver.restore() 方法就可以了，同样需要传递一个 session 对象，第二个参数是被保存的模型数据的路径...a -1.723781 b 0.387082 c -1.321383 e -1.988627 这和之前的值，一模一样，这说明程序代码有正确保存和恢复变量。...上面是最简单的变量保存例子，在实际工作当中，模型当中的变量会更多，但基本上的流程不会脱离这个最简化的流程。
前言 需要在属性表配置用户环境变量的字段，为了节省内存空间，主管让我用一个字段记录多个数据状态，开始用表结构，但客户端不支持，就想到二进制数值保存数据 测试效果 先简单测试了下使用效果，数据很直观，代码如下图...： 活动奖励储存：以前的用法是rewardlist表储存已领取奖励列表也很方便，用数值的话更省空间 示例：奖励列表有7个id。...n需要转的数，m几位数，二进制只有8位，改造了下 function byte2bin(n,m) local t = {} if not m then m = 8...，所以设置时候1的类型改为0，0的类型改1 测试结果 image.png 初始userset属性为0默认打开，调用四次Player:ChangeUserSetting(type=1,2,3,4)方法后为...1111）四个设置关掉 image.png 再调用一次Player:ChangeUserSetting（type = 4）关掉，打印结果7 = 15-8测试开关没有问题 嵌入功能 我们只需获取所需位数的值
与TorchScript的区别 其实一开始torch.fx出现的时候也想过这两个有啥区别，都是先解析模型、然后生成IR、然后基于IR做一些优化，最后生成一个最终版的优化后的模型，难道一个是python版本的一个是...当你FX用多了，会发现FX和torchscript的定位是不一样的，FX更侧重于对模型进行一些功能性的改变（比如批量增加、修改某个操作，比如增加统计操作，比如量化）；而torchscript更侧重于优化当前模型的性能...因此fx转换后的模型类型和nn.Module一毛一样，所以对nn.Module能做的，对转换后的模型也能做，咱们可以连续套娃： 自己写的Module -> fx后还是Module -> 连续fx变化 -...，这个Module和原始模型并没有区别，forward函数也是按照原始模型的forward生成的。...)和模型的定义。
所以，我们可以先执行几次前向传播和反向传播，使得梯度进行累积，当我们有足够的计算梯度时，再对参数进行优化，从而利用小显存，模拟大批量的效果，并且训练时间也不会大幅增加。...冻结是一种非常有效的方法，通过取消计算模型某些层中的梯度计算（如embedding层，bert的前几层），可以大大加快训练速度并且降低了显存占用，而且几乎不会损失模型的性能。...并对此类梯度很小的参数进行优化，不如直接冻结它们，直接不计算梯度也不进行优化。...(), max_norm) scaler.step(optimizer) scaler.update() 8位优化器 8-bit Optimizers的思想类似于自动混合精度（模型的参数和梯度使用较低的精度保存...具体而言，在前向传播中，该函数将以torch.no_grad()的方式运行，即不存储中间激活。然而，前向传播保存了输入元组和函数参数。
指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2、查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下。...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。 更详细的优化可以查看 优化显存使用 和 显存利用问题。...8、冻结某些层的参数 参考：Pytorch 冻结预训练模型的某一层 在加载预训练模型的时候，我们有时想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化。...可以看到前两层的weight和bias的requires_grad都为False，表示它们不可训练。 最后在定义优化器时，只对requires_grad为True的层的参数进行更新。
我们在优化器中注册模型的所有参数。...图计算 从概念上讲，autograd在由函数对象组成的有向无环图(DAG)中保存数据(tensor)和所有执行的操作(以及产生的新tensor)的记录，在这个DAG中，叶节点是输入数据，根节点是输出数据...如果您事先知道您不需要这些参数的梯度，那么“冻结”部分模型是很有用的(这通过减少autograd计算带来一些性能好处)。...与前面一样，我们加载一个预先训练好的resnet18模型，并冻结所有参数。...model.fc = nn.Linear(512, 10) 现在除了model.fc的参数外，模型的其他参数均被冻结，参与计算的参数是model.fc的权值和偏置。
目录：1 指定GPU编号 2 查看模型每层输出详情 3 梯度裁剪 4 扩展单张图片维度 5 独热编码 6 防止验证模型时爆显存 7 学习率衰减 8 冻结某些层的参数 9 对不同层使用不同学习率 1....指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2. 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢知乎用户 @zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。...冻结某些层的参数 参考：Pytorch 冻结预训练模型的某一层 https://www.zhihu.com/question/311095447/answer/589307812 在加载预训练模型的时候
目录：1 指定GPU编号 2 查看模型每层输出详情 3 梯度裁剪 4 扩展单张图片维度 5 独热编码 6 防止验证模型时爆显存 7 学习率衰减 8 冻结某些层的参数 9 对不同层使用不同学习率...指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2. 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢知乎用户 @zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。...冻结某些层的参数 参考：Pytorch 冻结预训练模型的某一层 https://www.zhihu.com/question/311095447/answer/589307812 在加载预训练模型的时候
目录： 1 指定GPU编号 2 查看模型每层输出详情 3 梯度裁剪 4 扩展单张图片维度 5 独热编码 6 防止验证模型时爆显存 7 学习率衰减 8 冻结某些层的参数 9 对不同层使用不同学习率 1....指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2. 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢知乎用户 @zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。...冻结某些层的参数 参考：Pytorch 冻结预训练模型的某一层 https://www.zhihu.com/question/311095447/answer/589307812 在加载预训练模型的时候
指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2. 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢知乎用户 @zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。...冻结某些层的参数 参考：Pytorch 冻结预训练模型的某一层 https://www.zhihu.com/question/311095447/answer/589307812 在加载预训练模型的时候...最后在定义优化器时，只对requires_grad为True的层的参数进行更新。
指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2、查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢@zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。 更详细的优化可以查看 优化显存使用 和 显存利用问题。...8、冻结某些层的参数 参考：https://www.zhihu.com/question/311095447/answer/589307812 在加载预训练模型的时候，我们有时想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化...最后在定义优化器时，只对requires_grad为True的层的参数进行更新。
我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。...交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。 优点：所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被验证一次。10-folder通常被使用。...优点是：测试和训练集都足够大，每一个个样本都被作为训练集和测试集。...Java调用weka实现算法，并保存模型，以及读取。...保存模型方法： SerializationHelper.write("LibSVM.model", classifier4);//参数一为模型保存文件，classifier4为要保存的模型 加载模型
这一章咱就把微调跑起来，主要介绍以Lora为首的低参数微调原理，环境配置，微调代码，以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令，原因无它领导们都刷到了...这里介绍另一类方案，同样是冻结LLM的参数，通过参数相加的方案引入额外参数, 相较soft-prompt最明显的优势，就是不会占用输入token的长度。...而只是保存输入和激活函数，当进行反向传播的时候，会重新获取输入和激活函数计算激活值用于梯度计算。因此向前传播会计算两遍，所以需要更多的训练时间。...因为use_cache是对解码速度的优化，在解码器解码时，存储每一步输出的hidden-state用于下一步的输入，而因为开启了gradient checkpoint，中间激活值不会存储，因此use_cahe...因此混合精度训练并不会节省内存，只会提高模型训练速度。
1 如何给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层 经常看到 issue 中有人提到这个问题，其实 MMDetection 是支持给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层的，核心都是通过优化器构造器...至于冻结特定层，目前只能用于无 BN 层的模块。幸好，大部分 FPN 和 Head 模块都是没有 BN 层的，所以大部分情况下用户都可以将想冻结的层中的 lr_mult 设置为0，从而间接达到目标。...1.1 DefaultOptimizerConstructor 首先要强调 OptimizerConstructor 的作用就是给不同层设置不同的模型优化超参，一般大家常见的配置是： optimizer...但是一旦有 BN，lr=0 只是可学习参数不再更新，但是全局均值和方差依然在改，没有实现真正的冻结。...存在的意义和作用 如何优雅地通过配置进行参数初始化 如何快速定位分布式训练中常出现的模型参数没有包括在 loss 中的错误 EMA Hook 的正确使用方式 如何给 ResNet 优雅地新增插件来提升性能
：torch.Size([1, 1, 3, 3])，Output 的维度为：torch.Size([1, 1, 1, 1]) 从输出结果看，网络包含两个子模块 head 和 tail，这两个子模块分别是类...''' torch.save(model,model_path) # 直接存储整个模型，包括模型结构和参数 model = torch.load(model_path) # 不用实例化，直接加载就可以用...存储整个模型与存储模型参数的区别： 整个模型：是保存整个网络结构和参数，使用时会加载结构和其中的参数，即边搭框架边填充参数； 仅参数：仅保存网络模型中的参数，在使用时需要先用训练时的模型实例化，再往里面填入参数...5、冻结模型的部分参数 在训练网络的时候，有的时候不一定需要网络的每个结构都按照同一个学习率更新，或者有的模块干脆不更新，因此这就需要冻结部分模型参数的梯度，但是又不能截断反向传播的梯度流，不然就会导致网络无法正常训练...5.2 从优化器中设置更新的网络层 import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD(model.head.parameters(), lr = 0.001
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