pytorch保存的模型每次测试结果不一样 / 张生荣

解决pytorch 保存模型遇到的问题

今天用pytorch保存模型时遇到bug Can't pickle <class 'torch._C._VariableFunctions'> 在google上查找原因,发现是保存时保存了 ...

看代码吧~ class Net(nn.Module): - model = Net() - model.train() # 把module设成训练模式,对Dropout和BatchNorm有影响 mo ...

保存模型保存模型仅仅是为了测试的时候,只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的 ...

背景在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件,t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式.而pth文件是python中存储文件的常用格式.而在keras中则是使 ...

三通道数组转成彩色图片 img=np.array(img1) img=img.reshape(3,img1.shape[2],img1.shape[3]) img=(img+0.5)*255##img ...

一.模型参数的保存和加载 torch.save(module.state_dict(), path):使用module.state_dict()函数获取各层已经训练好的参数和缓冲区,然后将参数和缓冲区 ...

PyTorch基础入门三:PyTorch搭建多项式回归模型 1)理论简介对于一般的线性回归模型,由于该函数拟合出来的是一条直线,所以精度欠佳,我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型.所谓多项式回归, ...

环境:python 3.6 +opencv3+Keras 训练集:MNIST 下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识 ...

目录一.简介二.导入相关包三.数据输入四.辅助函数 1.模型训练和验证 2.设置模型参数的'.requires_grad属性' 一.简介在本小节,深入探讨如何对torchvision进行微调 ...

目录一.读写文件 1.加载和保存张量 2.加载和保存模型一.读写文件 1.加载和保存张量 import torch from torch import nn from torch.nn impor ...

对于简单的网络例如全连接层Linear 可以使用以下方法打印linear层: fc = nn.Linear(3, 5) params = list(fc.named_parameters()) pr ...

Pytorch官方目前无法像tensorflow, caffe那样直接给出shape信息,详见 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/3043 以下代码算一种 ...

pytorch构建双模型第一部分:构建"se_resnet152","DPN92()"双模型 import numpy as np from functool ...

一:需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).astyp ...

一.保存: graph_util.convert_variables_to_constants 可以把当前session的计算图串行化成一个字节流(二进制),这个函数包含三个参数:参数1:当前活动的s ...

有两种方式直接把模型的参数梯度设成0: model.zero_grad() optimizer.zero_grad()#当optimizer=optim.Optimizer(model.paramet ...

在vue中,可以用**Storage(sessionStorage,localStorage)**来存储token,也可以用vuex来存储(但要考虑页面刷新数据消失问题,可以在vuex用Storage ...

目录 1.在Jmeter中察看结果树的设置页面 2.名称上加上时间戳${__time(yyyy-MM-dd,)} 3.如果需要其他的时间格式 4.如何查看上次的结果总结在测试中,最好能够将测试时的 ...

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把最后一层的输出改一下,不需要加载前面层 ...