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

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7229416 6. 加载Camera和Light 在FBX模型中除了几何数据外较为常用的信息可能就是Camera和Light,虽然在游戏中一般不直接从模型中得到这两部分信息,而是由引擎来提供,但是FBX中提供了对这些信息保存的支持.其实单纯加载这两部分的信息很简单,就像之前介绍的在整个Scene Graph中对每个Node遍历过程中,判断得到当前结点是Camera或Light时调用相应的Process

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,

# 导入测试类执行测试用例 import unittest from day_20191202.class_unittest import TestMathMethod, TestMulti # from day_20191202 import class_unittest # 为了运行模块中多个测试类 import HTMLTestRunner # ------------------------------ # 方法1 只执行部分用例 # suite = unittest.TestSuite

参考链接:https://github.com/argman/EAST (项目来源) https://github.com/opencv/opencv/issues/12491  (遇到的问题)   https://www.pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/   (opencv加载) 文字检测有很多比较好的现成的模型比如yolov3,pesnet,pennet,east.不一一赘述,讲一下自

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 @author: zhen """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE_URL = "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/&qu

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7211515 5. 加载材质 Material是一个模型渲染时必不可少的部分,当然,这些信息也被存到了FBX之中(甚至各种贴图等也可以直接内嵌到FBX内部),就需要从FBX中加载这些信息以完成带有材质的渲染.材质的加载可以与Mesh的加载相结合来完成,但更好的方法是独立进行,这样各模块间的关系更清晰,但这就需要一个额外的操作,那就是关联Mesh与Material.FBX中的材质对象包含了丰富的信息,比

8. 骨骼蒙皮动画 骨骼蒙皮动画是当前游戏引擎中最常用的一种动画方式,关于其基本原理网络上的资料较多,关于到涉及的其它较复杂操作,如插值.融合等在这里也就先不再讨论了,而且其实现方式也与具体引擎的动作管理系统相关:在这里就主要简单介绍一下如何从FBX里加载骨骼以及蒙皮信息并完成最基本的蒙皮动画效果.骨骼动画的实现主要包括骨骼的驱动和蒙皮两部分操作,骨骼的驱动在前一篇中介绍动画数据的加载时已经完成了,接下来就是对于Mesh与Skeleton之间的Skinning操作. 我们知道,骨骼动画其实就是通

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7210511 1. 简介 FBX是Autodesk的一个用于跨平台的免费三维数据交换的格式(最早不是由Autodesk开发,但后来被其收购),目前被 众多的标准建模软件所支持,在游戏开发领域也常用来作为各种建模工具的标准导出格式.Autodesk提供了基于C++(还有Python)的SDK来实现对FBX格式的各种读写.修改以及转换等操作,之所以如此是因为FBX的格式不是公开的,这也是FBX的诟病之一.

torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) # 把张量从GPU 1 移动到 GPU 0 torch.load('tensors.pt',

首先,页面加载顺序:解析HTML结构.加载外部脚本和样式表文件.解析并执行脚本代码.构造HTML DOM模型.加载图片等外部文件.页面加载完毕. 也就是:html → head → title → #text(网页标题) → style → 加载样式 → 解析样式 → link → 加载外部样式表文件 → 解析外部样式表 → script → 加载外部脚本文件 → 解析外部脚本文件 → 执行外部脚本 → body → div → script → 加载脚本 → 解析脚本 → 执行脚本 → img

在做自动化测试我们对执行用例很有要求,因为每条用例可能就和上一条数据有关系,那么我想要批量执行一些用例呢?这个怎么去操作呢?unittest自带的功能可以帮助到我们,我们可以通过不同的场景运用不同的执行用例方法 TestCase 表示测试用例集合,我们可以直接进行执行这个集合来批量执行测试用例.直接通过unittest.main()进行执行 testsuite 加载测试套件suite进行实例化,通过addTest进行添加用例,最终将用例赋于给TextTestRunner()然后进行执行用例. 这

diascover加载测试用例 1.discover方法里面有三个参数: -case_dir:这个是待执行用例的目录. -pattern:这个是匹配脚本名称的规则,test*.py意思是匹配test开头的所有脚本. -top_level_dir:这个是顶层目录的名称,一般默认等于None就行了. 2.discover加载到的用例是一个list集合,需要重新写入到一个list对象testcase里,这样就可以用unittest里面的TextTestRunner这里类的run方法去执行. # 用例路

错误信息: 之前运行好好的脚本,突然报No tests were found,Empty test suite,详情错误信息如下所示: Launching pytest with arguments loanlaterOfflineExtend.py::LoanlaterOfflineExtend::test_ConfirmLoanOffline3 in D:\script\py_jjd\TestCase ============================= test session st

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').

一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型 模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu

# 选择哪个变量来保存和恢复 # 如果你没有传递任何的参数到tf.train.Saver() # 这个saver会处理计算图中所有的变量 # 每一个变量都被保存,保存的名字就是当初创建他们时候的名字 # 有时候在checkpoint文件中声明名字也是很有用的 # 例如 你或许已经训练完一个模型,其中还有变量叫做weights # 他的值你想存进文件中叫做params # 有时候只保存和恢复模型子图中的变量也是有用的 # 例如你或许想训练一个有5个隐藏层的神经网络, # 但是现在你想训练一个有6个

主要内容: 1. 直接保存,加载模型; (可以指定加载,保存的var_list) 2. 加载,保存指定变量的模型 3. slim加载模型使用 4. 加载模型图结构和参数等 tensorflow 恢复部分参数.加载指定参数 tensorflow从已经训练好的模型中,恢复(指定)权重(构建新变量.网络)并继续训练(finetuning) Tensorflow 模型持久化 Model Persistence