在用pdb debug的时候，有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息，如何查看呢？

权重初始化对于训练神经网络至关重要，好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生。

在使用pytorch进行模型训练时，经常需要随着训练的进行逐渐降低学习率，在pytorch中给出了非常方面的方法：

逐一判断每一层，如果该层是bn 的 running mean，就取出参数并取平均作为该层的代表

在深度学习中，经常需要动态调整学习率，以达到更好地训练效果，本文纪录在pytorch中的实现方法，其优化器实例为SGD优化器，其他如Adam优化器同样适用。...

补充知识：PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？optimizer.zero_grad()的意义

我们从网上down下来的模型与我们的模型可能就存在一个层的差异，此时我们就需要重新训练所有的参数是不合理的。

以上这篇pytorch SENet实现案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

以上这篇利用PyTorch实现VGG16教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器