转自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下,然后继续训练,也就是简单的从保存的模型中加载参数权重: net = SNet() net.load_state_dict(torch.load("model_1599.pkl")) 这种方式是针对于之前保存模型时以保存参数的格式使用的: torch.save(net.state_dict(), &qu…
问题描述 简单来说,比如你要加载一个vgg16模型,但是你自己需要的网络结构并不是原本的vgg16网络,可能你删掉某些层,可能你改掉某些层,这时你去加载预训练模型,就会报错,错误原因就是你的模型和原本的模型不匹配. 此时有两种解决方法: 1.重新解析参数的字典,将预训练模型的参数提取出来,然后放在自己的模型中对应的位置 2.直接用原本的vgg16网络去加载预训练模型,然后再修改网络. 具体操作待续吧...... 我个人推荐第一种方法.…
作为NLP领域的著名框架,Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集.本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集. 1.环境 HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax.您可以根据HF官方文档安装对应版本,也可以使用矩池云HuggingFace镜像(基于Pytorch),快速启动. 矩池云租用机器入门手册 如果使用其他镜像,你需要手动安装 transformers 和 datasets 两个包: pip install tr…
1.直接使用默认程序里的下载方式,往往比较慢: 2.通过修改源代码,使得模型加载已经下载好的参数,修改地方如下: 通过查找自己代码里所调用网络的类,使用pycharm自带的函数查找功能(ctrl+鼠标左键),查看此网络的加载方法,修改model.load_state_dict()函数. 例如:vgg16.load_state_dict(torch.load('vgg16-397923af.pth'))…
转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 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. 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta…
转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 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! 1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: 1.1 meta文件MyModel.meta文件保存的是图结构,meta文件…
一般来说PyTorch有两种保存和读取模型参数的方法.但这篇文章我记录了一种最佳实践,可以在加载模型时避免掉一些问题. 第一种方案是保存整个模型: 1 torch.save(model_object, 'model.pth') 第二种方法是保存模型网络参数: 1 torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pth') 加载的时候分别这样加载: 1 model = torch.load('model.pth') 以及: 1 model_object.…
PyTorch数据加载处理 PyTorch提供了许多工具来简化和希望数据加载,使代码更具可读性. 1.下载安装包 scikit-image:用于图像的IO和变换 pandas:用于更容易地进行csv解析 from __future__ import print_function, division import os import torch import pandas as pd              #用于更容易地进行csv解析 from skimage import io, trans…
文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu…
class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False) 参数: dataset (Dataset) – 加载数据的数据集. batch_size (int, optional) – 每个batch加载多少…