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Pytorch模型训练(0) - CPN源码解析
Pytorch模型训练(1) - 模型定义
Pytorch模型训练(2) - 模型初始化
Pytorch模型训练(3) - 模型保存与加载
Pytorch模型训练(4) - Loss Function
Pytorch模型训练(5) - Optimizer
Pytorch模型训练(6) - 数据加载

1 前言

本人在博客2D多人关键点–《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》中简述了CPN的原理，这里则来解析下其源码；论文作者提供的源码是tensorflow版本的，之前有人分析过了；正好还有个pytorch版本的CPN
本人想通过这份源码的学习来总结学习Pytorch模型训练的一些相关知识；pytorch-cpn这份源码结构清晰，知识点丰富，非常适合拿来当学习案例

2 源码结构

256.192.model与384.288.model：只是模型不同，其他类似；下面是train和test脚本

    （下载链接：https://pan.baidu.com/s/1IAIoT69m1xZAIo8Rax4ElQ 提取码：2zzq 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦）

cocoapi：这是COCO数据集提供的操作数据的一些接口函数包
data：放COCO数据的文件夹
dataloader：数据加载包
networks：网络结构包
utils：其他功能函数包
label_transform.py：COCO的人体关键点label文件转换脚本

根据自己学习经验，将代码分解成下面4个模块：
1 CPN模型

模型定义
模型初始化
模型保存和加载

2 Loss函数和优化器

Loss Function
Optimizer

3 数据加载

数据加载

4 模型监控

主要是训练过程中，监控loss变化，或valid预测效果等
训练可视化

PyTorch 中使用 TensorBoardX 对神经网络进行统计可视化，如Loss 曲线、Accuracy 曲线、卷积核可视化、权值直方图及多分位数折线图、特征图可视化、梯度直方图及多分位数折线图及混淆矩阵图等
TensorBoardX是借助TensorFlow的tensorboard，模型训练也不是非要可视化，所以这部分暂时先不更新，以后有时间再总结

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