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逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表
对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化
from functools import partial import pickle import torch import matplotlib.pyplot as plt pth_path = 'checkpoint.pth' pickle.load = partial(pickle.load, encoding="latin1") pickle.Unpickler = partial(pickle.Unpickler, encoding="latin1") pretrained_dict = torch.load(pth_path, map_location=lambda storage, loc: storage, pickle_module=pickle) pretrained_dict = pretrained_dict['state_dict'] means = [] for name, param in pretrained_dict.items(): print(name) if 'running_mean' in name: means.append(mean.numpy()) layers = [i for i in range(len(means))] plt.plot(layers, means, color='blue') plt.legend() plt.xticks(layers) plt.xlabel('layers') plt.show()
补充知识:关于pytorch中BN层(具体实现)的一些小细节
最近在做目标检测,需要把训好的模型放到嵌入式设备上跑前向,因此得把各种层的实现都用C手撸一遍,,,此为背景。
其他层没什么好说的,但是BN层这有个小坑。pytorch在打印网络参数的时候,只打出weight和bias这两个参数。咦,说好的BN层有四个参数running_mean、running_var 、gamma 、beta的呢?一开始我以为是pytorch把BN层的计算简化成weight * X + bias,但马上反应过来应该没这么简单,因为pytorch中只有可学习的参数才称为parameter。上网找了一些资料但都没有说到这么细的,毕竟大部分用户使用时只要模型能跑起来就行了,,,于是开始看BN层有哪些属性,果然发现了熟悉的running_mean和running_var,原来pytorch的BN层实现并没有不同。这里吐个槽:为啥要把gamma和beta改叫weight、bias啊,很有迷惑性的好不好,,,
扯了这么多,干脆捋一遍pytorch里BN层的具体实现过程,帮自己理清思路,也可以给大家提供参考。再吐槽一下,在网上搜“pytorch bn层”出来的全是关于这一层怎么用的、初始化时要输入哪些参数,没找到一个pytorch中BN层是怎么实现的,,,
众所周知,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,running_mean和running_var在每次前向时更新一次;在测试阶段,则通过net.eval()固定该BN层的running_mean和running_var,此时这两个值即为训练阶段最后一次前向时确定的值,并在整个测试阶段保持不变。
以上这篇可视化pytorch 模型中不同BN层的running mean曲线实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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