PyTorch指南——预训练模型及其配置

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训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来进行迁移学习已经成为主流方法。 通过微调这些模型，我们可以利用它们已有的知识，并将其适配到我们的特定任务中，从而节省时间和计算资源。 文章目录 简介——模型及其配置 加载预训练模型 修改模型头部 设置学习率、优化器和权重衰减 选择损失函数 冻结全部或部分网络 定义模型的浮点精度 训练与验证模式 单GPU与多GPU 总结 另外为了让大家可以更好的学习pytorch和神经网络，小墨学长还为大家收集了pytorch和神经网络的相关资料。 所有资料都打包下载好了 大家感兴趣的话可以任意添加一位小助手，让她发给你学习     简介 定义模型涉及一系列重要决策，包括选择合适的架构、自定义模型头部、配置损失函数和学习率、设置浮点精度、确定哪些层需要冻结或微调等。 本文将详 ………………………………