Помещает ли model.train() все в режим поезда в pytorch, даже в подсетях?
Я написал нейронную сеть в PyTorch, которая использует ResNet в качестве генератора признаков, и она настроена на всю сеть.
Моя модель состоит из Resnet и нескольких слоев, которые я добавил к ней. Мой вопрос:
Когда я вызываю model.train(), переводит ли он ResNet в режим поезда или мне следует вызывать для него поезд отдельно?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
71
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
Судя по всему , если вы вызовете train() для модуля, он будет рекурсивно вызывать train() для всех дочерних элементов. Так что model.train() - model быть моделью, содержащей Resnet - будет достаточно.
Другие вопросы по теме
Что такое numpy-эквивалент расширения в pytorch?
Как динамически обновлять норму партии в TF2?
Пользовательский оптимизатор PyTorch не работает должным образом и не может получить доступ к градиентам
Конфликт вызван следующим: пользователь запросил tensorboard==2.1.0 tensorflow 1.15.4 зависит от tensorboard<1.16.0 и >=1.15.0
Что представляют логиты и вероятности из RobertaForSequenceClassification?
RuntimeError: Попытка вернуться по графику во второй раз, но буферы уже освобождены pytorch
PyTorch дает неправильные результаты из-за трансляции
TypeError: только целочисленные тензоры одного элемента могут быть преобразованы в индекс
Срез 1D-тензора в PyTorch с тензорами начального и конечного индексов
Как реализовать самонастраивающийся вес в нейронной сети в Pytorch
Похожие вопросы
Поделитесь весами для блока слоев в керасе
Когда и почему kernel_size может быть 1 или 2 размера при использовании Conv2D?
Несовместимый размер матрицы - Keras Tensorflow
График отключен: невозможно получить значение для тензора Tensor("input_5:0", shape=(None, None, None, 128), dtype=float32) на слое "input_5"
Вариационные автоэнкодеры: MSE против BCE
Как реализовать самонастраивающийся вес в нейронной сети в Pytorch
Нормализация -1 ~ 1
Есть ли способ заставить слой вести себя по-разному во время прямого прохода для model.fit() и model.evaluate() в настраиваемой модели Keras?
Как построить вектор, который содержит последние n векторов вывода глубокой нейронной сети
Обучение VGG16 с нуля не повышает точность в Керасе