关键词：
1、对不同的网络层配置不同的学习率
import torch
optimizer = torch.optim.Adam([
dict(params=model.conv1.parameters(), weight_decay=5e-4),
dict(params=model.conv2.parameters(), weight_decay=0)
], lr=args.lr) # Only perform weight-decay on first convolution.
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pytorch训练技巧(代码片段)
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3.使用pytorch深度学习库训练第一个卷积神经网络cnn(代码片段)
这篇博客将介绍如何使用PyTorch深度学习库训练第一个卷积神经网络（CNN）。训练CNN使用KMNIST数据集（MNISTdigits数据集的替代品，内置在PyTorch中）识别手写平假名字符（handwrittenHiraganacharacters）。在图像... 查看详情
pytorch实例3——迁移学习(代码片段)
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深度学习pytorch——天气识别(代码片段)
...境：Python3.9● 编辑器：pycharm● 学习环境：Pytorch11.7 1.设置GP 查看详情
深度学习基本功2：网络训练小技巧之使用预训练权重冻结训练和断点恢复(代码片段)
本篇博客将介绍神经网络训练过程中的三个必备技能：使用预训练权重、冻结训练和断点恢复，巧妙运用这三个技巧可以很有效地提高网络的训练效率和效果。文章目录一、引言二、使用预训练权重三、冻结训练四、断... 查看详情
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深度学习中的一些组件及使用技巧(代码片段)
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60分钟入门深度学习工具-PyTorch作者：SoumithChintala原文翻译自：一、Pytorch是什么？二、AUTOGRAD三、神经网络四、训练一个分类器五、数据并行他是一个基于Python的科学计算包，目标用户有两类为了使用GPU来替代numpy一个深度学习研... 查看详情
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