pytorch 保存模型精度少了5% / 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 ...

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 ...

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 ...

Pytorch提取模型特征向量 # -*- coding: utf-8 -*- """ dj """ import torch import ...

目录 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行训练 2.4 载入模型进行迁移 3 总结 1 引言各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈.今天 ...

本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出; import torch import torch.nn a ...

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制 ...

目录导读使用Docker安装 Handlers 导出你的模型用模型进行服务总结导读演示了使用PyTorch最近发布的新工具torchserve来进行PyTorch模型的部署. 最近,PyT ...

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 ...

目录学习前言 slim是什么 slim常用函数 1.slim = tf.contrib.slim 2.slim.create_global_step 3.slim.dataset.Dataset 4 ...

关于模型保存的一点心得 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3) 在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量,一般来说,如果模型本身很大,我们需要考虑到硬 ...

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获 ...

这篇文章是为了对网络模型的权重输出,可以用来转换成其他框架的模型. import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_tenso ...

在目标检测的模型训练中, 我们通常都会有一个特征提取网络backbone, 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16. 为了达到比较好的训练效果, 往往会加载预训练的backbone ...

pytorch中训练完网络后,需要对学习的结果进行测试.官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数. 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标.在把官网API翻 ...

下面代码的功能是先训练一个简单的模型,然后保存模型,同时保存到一个pb文件当中,后续可以从pd文件里读取权重值. import tensorflow as tf import numpy as np ...

今天做了一个关于keras保存模型的实验,希望有助于大家了解keras保存模型的区别. 我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件,比如final_model.h5.同样是h5文件用save ...

我使用的是anaconda安装的环境,其中有一个是h5py,自动安装的是2.7.0的版本,这个版本会导致保存模型时python奔溃. conda install h5py==2.8.0 将h5py更新 ...