主要为大家详细介绍了pytorch构建网络模型的4种方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

利用pytorch来构建网络模型有很多种方法，以下简单列出其中的四种。 假设构建一个网络模型如下： 卷积层–》Relu层–》池化层–》全连接层–》Relu层–》全连接层 首先导入几种方法用到的包： import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 ----------------------------------------- cla

没gpu没cuda支持的时候加载模型到cpu上计算 将 model = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(device)) 改为 model = torch.load(path, map_location='cpu') 然后删掉所有变量后面的.cuda()方法 以上这篇PyTorch使用cpu加载模型运算方式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，也希望大家多多支持软件开发网。

StarGAN-官方PyTorch实施 *****新增功能：可从获得StarGAN v2 ***** 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现： StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络1,2， 1,2， 2,3，2，2,4， 1,2- 1韩国大学， 2 Clova AI研究，NAVER Corp. 3香港科技大学新泽西学院4 摘要：最近的研究表明，在两个领域的图像到图像翻译中取得了巨大的成功。 但是，由于应为每对图像域分别构建不同的模型，因此现有方法在处理两个以上

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