pytorch模型如何轉(zhuǎn)成torch7模型？將torch 7模型轉(zhuǎn)換為torch模型和震源。GitHub地址clarwin/convert torch to上面的代碼將創(chuàng)建兩個文件并示例：verify

pytorch模型如何轉(zhuǎn)成torch7模型？

將torch 7模型轉(zhuǎn)換為torch模型和震源。GitHub地址clarwin/convert torch to上面的代碼將創(chuàng)建兩個文件并

示例：

verify

表中的所有模型都可以轉(zhuǎn)換，并且結(jié)果已經(jīng)過驗證。

網(wǎng)絡下載地址：alexnetcnn benchmarks perception-v1cnn-benchmarks vgg-16cnn-benchmarks vgg-19cnn-benchmarks resnet-18cnn-benchmarks resnet-200cnn-benchmarks resnext-50（32x4d）resnext-101（32x4d）resnext-101（64x4d）resnextdensennet-264（k=32）densenetensenet-264（k=48）densenet

運行Python要求非常低環(huán)境。您只需要安裝一個Python解釋器。

所以

1。處理器i5 i7正常。代數(shù)越高越好。

運行pytorch需要什么配置的電腦？

3。顯卡有不同的看法。最好是玩游戲和深入學習。日常辦公要求不多。

為什么神經(jīng)網(wǎng)絡在考慮梯度下降的時候，網(wǎng)絡參數(shù)的初始值不能設定為全0，而是要采用隨機初始化思想？

首先，在神經(jīng)網(wǎng)絡初始化中要避免兩種情況。

1:參數(shù)初始化為0

2:參數(shù)初始化值相同

在回答主要問題之前，我認為主要問題應該首先了解神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的細節(jié)。

下圖是一個神經(jīng)網(wǎng)絡：

實際上，神經(jīng)網(wǎng)絡是參數(shù)的訓練。輸入層的節(jié)點數(shù)可以看作是輸入數(shù)據(jù)的特征。例如，對于圖形的識別，可以從該圖形中選擇20個特征。隱層的神經(jīng)元素是對輸入特征進行再提取的行為。最后對四種輸出進行了預測。

因此可以想象，如果參數(shù)值相同，結(jié)果是神經(jīng)元的輸出特性相同，A1輸出（x1，x2），A2輸出（x1，x2）。然后，反向傳播梯度沒有差別，這就是模型退化的問題。事實上，很容易理解所有的神經(jīng)元都做同樣的事情，這是非常有用的。

所以，最好隨機初始化參數(shù)