Torchcam：类激活资源管理器 利用PyTorch中特定于类的卷积层激活的简单方法。 目录 入门 先决条件 Python 3.6（或更新版本） 安装 您可以使用安装软件包，如下所示： pip install torchcam 或使用 ： conda install -c frgfm torchcam 用法 Torchcam的建立既适合希望更好地了解其CNN模型的用户，也供研究人员使用流行的方法享受强大的实施基础。 这是一个简短的片段，说明了其用法： import torch from torchcam . cams import SmoothGradCAMpp from torchvision . models import resnet18 img_tensor = torch . rand (( 1 , 3 , 224 , 224 )) model = resnet18

在cifar数据集上做图像分类的训练，并以此演示怎样进行模型剪枝，pytorch版本必须大于1.4.0

今天小编就为大家分享一篇将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法，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

代码是《Pytorch模型训练实用教程》中的代码，这本书可以通过如下方式获取：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial/tree/master/Data

《Pytorch模型训练实用教程》 也可通过如下方式获取：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial/tree/master/Data

lightweight-pytorch训练好的模型checkpoint_iter_370000.pth

本文件主要包括pytorch基础用法，以及用pytorch搭建的线性回归、逻辑回归、多层感知器，、CNN和RNN，是通过学习微专业《深度学习工程师（实战）》后，自己复现写出。主要是简单的pytorch的模型搭建样板，供深度学习初学者参考。

使用pytorch从模型训练到模型调用，再通过libtorch转成C++调用，全流程实现MNIST手写体数字识别

具体的使用方法见这个博客： https://blog.csdn.net/yuanqia4079/article/details/84885724

pytorch的机制便于快速开发模型，但是在产品上的运用不稳定，需要将其转换为keras对应的模型权重，使用该代码进行转换的示例可见：https://blog.csdn.net/xiaoxifei/article/details/82685298