Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析 移动平均法相关知识 原文链接 移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型法（Moving average...移动平均法的种类 移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。 简单移动平均法 简单移动平均的各元素的权重都相等。...移动平均法的优缺点 使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。...tf.train.ExponentialMovingAverage 函数定义 tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型，他使用指数衰减来计算变量的移动平均值...=False, name="ExponentialMovingAverage"): decay是衰减率在创建ExponentialMovingAverage对象时，需指定衰减率（decay），用于控制模型的更新速度
———- 而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性...该衰减率用于控制模型更新的速度。...在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。...用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量 step =...tf.assign(v1, 10)) sess.run(maintain_averages_op) print sess.run([v1, ema.average(v1)]) # 更新一次v1的滑动平均值
保存模型总体来说有两种： 第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练 （1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict...(), 'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict()：模型参数 optimizer.state_dict()：优化器 epoch...：保存epoch，为了可以接着训练 （2）恢复模型 checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict...(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch']+1 第二种：保存测试的模型，一般保存准确率最高的 （1）保存模型 这时我们只需要保存模型参数就行了...torch.save(model.state_dict, path) （2）恢复模型 model.load_state_dict(torch.load(path))
__version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调 在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢...PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据，如果我们的数据训练数据不够，这些数据是可以作为基础模型来使用的。 为什么要微调 1....前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍，没有必要重复造轮子。...新数据集比较小和原始数据集合差异性比较大，如果上面方法还是不行的化那么最好是重新训练，只将预训练的模型作为一个新模型初始化的数据 4....固定层的向量导出 PyTorch论坛中说到可以使用自己手动实现模型中的forward参数，这样看起来是很简便的，但是这样处理起来很麻烦，不建议这样使用。
前言最近用Real-ESRGAN的时候遇到了个问题，别人预训练的模型都是Pytorch的.pth格式的模型，但NCNN打包的ESRGAN只能使用.param和.bin的NCNN模型，有没有办法转换chaiNNer...此时进入就不会提示安装Python了，因为我们只做模型转换，ffmpeg的功能暂时用不上，他也会下载ffmpeg，就只能耐心等了，报错不用理，一样能够进入软件安装依赖使用内嵌Python点这里打开需要下载...Pytorch和NCNN可以展开查看具体版本，然后在软件内安装（一样不经过代理，所以建议本地安装）使用系统Python还是按照上面的方法，打开依赖的面板，然后自己的电脑手动安装pip install 包名...==版本号完成之后需要设置使用系统Python（需要设置环境变量，如果没有需要设置python路径）使用GPU转换在左侧面板，Search搜索Load Model，选择Pytorch里面的，拖入工作流然后选择转换器...Convert to NCNN，连起来最后保存为NCNN模型（Save Model，选择NCNN里面的）第一步选择.pth的模型，最后一步设置保存的目录和名称最后点击上面的运行，很快就转换完成了
其实只是模型的话还是很好弄的，按照别人的模型，舔砖加瓦。...torch.nn.functional.normalize(X) # L2 normalization 3、多卡同步BN 当使用 torch.nn.DataParallel 将代码运行在多张 GPU 卡上时，PyTorch...name) = convert_syncbn_model(child_module, process_group=process_group)) return module 类似BN滑动平均...model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model.children() 只会遍历模型下的一层。...注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是 model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False
线性模型 一般流程 准备数据集（训练集，开发集，测试集） 选择模型（泛化能力，防止过拟合） 训练模型 测试模型 例子 学生每周学习时间与期末得分的关系 x(hours) y(points) 1 2 2...设计模型 观察数据分布可得应采用线性模型: \hat y = x * w + b 其中 \hat y 为预测值，不妨简化一下模型为: \hat y = x* w 我们的目的就是得到一个尽可能好的...因此，对于多样本预测的平均损失函数为(Mean Square Error)： MSE = \frac{\sum_{i=0}^{n}(\hat y_i - y_i)^2}{n} # 定义模型函数 def...的具体值因此我们给它一个随机初始值，假设 w = 3 x(hours) y(points) y_predict loss 1 2 3 1 2 4 6 4 3 6 9 9 MSE=14/3 可知本轮预测平均损失为...14/3 为找到最佳权重，可枚举权重值判断损失，损失最小为最佳 # 存放枚举到的权重 w 的取值 w_list = [] # 对应权重的平均误差 mse_list = [] # 枚举权重，步长为 0.1
来自 | 知乎 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/68748778 作者 | Nicolas 编辑 | 朴素人工智能 在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均...，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。...今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。...image.png PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现，使用起来都不是特别方便，所以自己写了一个。...def evaluate(): ema.apply_shadow() # evaluate ema.restore() References 机器学习模型性能提升技巧： 指数加权平均
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))使用这种方法，我们需要自己导入模型的结构信息...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型
PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch 期望在相同的设备上执行操作。...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。...print('迭代次数:', model_params['iter_numbers']) print('准确率:', model_params['acc_score']) print('平均损失...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。
://github.com/xy-guo/MVSNet_pytorch）模型进行加速，以实现效率的提升。...目前常用的深度学习模型加速的方法是：将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解，那么TensorRT是什么呢？...利用 TensorRT Model 进行模型的 Inference。 注意：由于我只进行了 Pytorch -> TensorRT 模型的转换。...https://github.com/xy-guo/MVSNet_pytorch 是一个直接将 Pytorch 模型转换为 TensorRT 模型的库，但是不能保证所有的模型的都能转换成功，比如本文所转换的...这条路是使用最广泛的，首先将 Pytorch 模型转换为 ONNX 表示的模型；再将 ONNX 表示的模型转换为 TensorRT 表示的模型。这个方法也是本文重点介绍的方法。
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元，从而增强模型的泛化能力...--------------------------------------------------- Process finished with exit code 0 池化层 池化包含最大池化和平均池化...torch.size( [4，3，24，24]) output1.shape = torch.size([4，3，11，11]) output2.shape = torch.size([4，3，11，23]) 平均池化...平均池化就是用一个区域中的平均数来代替本区域 torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad
本文是受快照集成的启发，把titu1994/Snapshot-Ensembles项目中，比较有意思的加权平均集成的内容抽取出来，单独应用。...、14套模型的重要性输出 6、14套模型的ROC值计算与plot 7、加权模型融合数据准备 8、基准优化策略：14套模型融合——平均 9、加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 一些细节了解：...3.2.8 基准优化策略：14套模型融合——平均 def calculate_weighted_accuracy(prediction_weights): weighted_predictions...(prediction_weights) >>> Accuracy : 79.7 >>> Recall : 0.7043390514631686 对14套模型，平均权重并进行加权。...3.2.9 加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 def MinimiseOptimize(preds,models_filenames,nb_classes,sample_N,testY
不过在一般情况下,EWMA 控制图比 …… (yt1yt yt1) 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentia… 1 (y ? y ? y ) yt t ?1 t t ?...1 3 中心移动平均 3期中心移动平均 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentially Weighted Moving Averages) ~ ? ?...实际上EWMA估计中更合适的…… (yt1yt2yt3) 中心移动平均 3期中心移动平均 ~ yt .13(yt1yt yt1) 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentially Weighted...… 01-01 图4.6 三种模型求得深发展日收益波动率时序图实线为简单加权移动平均(SMA)模型结果图,虚线为指数加权(EWMA)模型结果图, 点线为GARCH(1,1)模型结果图。...0 =0时,IGARCH模型相当于一个无限期的指数 加权移动平均模型(EWMA)。
因为本人是自学深度学习的，有什么说的不对的地方望大神指出 指数加权平均算法的原理 TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均（Moving Average）算法，又称为指数加权移动平均算法（exponenentially...然后说一下这个滑动平均模型和深度学习有什么关系：通常来说，我们的数据也会像上面的温度一样，具有不同的值，如果使用滑动平均模型，就可以使得整体数据变得更加平滑——这意味着数据的噪音会更少，而且不会出现异常值...滑动平均模型在深度学习中还有另一个优点：它只占用极少的内存 当你在模型中计算最近十天（有些情况下远大于十天）的平均值的时候，你需要在内存中加载这十天的数据然后进行计算，但是指数加权平均值约等于最近十天的平均值...滑动平均模型的代码实现 看到这里你应该大概了解了滑动平均模型和偏差修正到底是怎么回事了，接下来把这个想法对应到TensorFlow的代码中。...一旦训练的时候遇到个“疯狂”的参数，有了滑动平均模型，疯狂的参数就会被抑制下来，回到正常的队伍里。
使用PyTorch实现线性回归模型不仅可以帮助初学者理解模型的基本概念，还可以为进一步探索更复杂的模型打下坚实的基础。...⚔️ 在接下来的教程中，我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型，包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~ 我们接下来使用Pytorch的API来手动构建一个线性回归的假设函数损失函数及优化方法...熟悉流程之后我们再学习如何使用PyTorch的API来自动训练模型~ import torch from sklearn.datasets import make_regression import matplotlib.pyplot...我们看一下训练后的效果： 可以看到经过重复训练几乎和原本的真实直线吻合， 我们在每次epochs后都会记录平均损失，看一下平均损失的下降趋势： 回顾：随机梯度下降算法（SGD） from sklearn.linear_model...接下来我们看一下PyTorch的相关API的自动训练： 模型定义方法 使用 PyTorch 的 nn.MSELoss() 代替自定义的平方损失函数 使用 PyTorch 的 data.DataLoader
在这篇文章中，将介绍如何把一个EAST文本检测的PyTorch模型经ONNX转化为TVM模型的过程。...PyTorch转ONNX PyTorch转ONNX代码参考: https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 在模型的转换过程中的难点在于不常用算子的转换，所以如果选择...使用runtime之后，tvm模型的推理速度变成了1.1s，虽然还是不如有mkl加持的pytorch速度快，但差距不算大。...接下来我们将尝试使用autotvm对模型进行优化，看看优化之后的模型速度能否达到pytorch的同等水平。 4....至此PyTorch到TVM模型的转换工作就全部完成了。 下一步将尝试将模型部署起来。
HydraNet介绍 一般来说多任务学的模型架构非常简单：一个骨干网络作为特征的提取，然后针对不同的任务创建多个头。利用单一模型解决多个任务。 上图可以看到，特征提取模型提取图像特征。...特斯拉的讲演中详细的说明这个模型（youtube：v=3SypMvnQT_s） 多任务学习项目 在本文中，我们将介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。...每一个Pytorch 的深度学习的项目都应该从定义Dataset和DataLoader开始。...，这里使用一个预训练的模型作为骨干，然后创建3个头。...损失作为优化的基础时十分重要的，因为它将会影响到模型的性能，我们能想到的最简单的事就是地把损失相加： L = L1 + L2 + L3 但是我们的模型中 L1:与年龄相关的损失，如平均绝对误差，因为它是回归损失
pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构...调用model的load_state_dict方法用预训练的模型参数来初始化自己定义的新网络结构，这个方法就是PyTorch中通用的用一个模型的参数初始化另一个模型的层的操作。...PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数：#首先自己新定义一个网络class CNN(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes...到此我们实现了PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数。...2、PyTorch的Module.modules()和Module.children() 参考PyTorch document和discuss 在PyTorch中，所有的neural network module
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