1.保存整个网络结构信息和模型参数信息: torch.save(model_object, './model.pth') 直接加载即可使用: model = torch.load('./model.pth') 2.只保存网络的模型参数-推荐使用 torch.save(model_object.state_dict(), './params.pth') 加载则要先从本地网络模块导入网络,然后再加载参数: from models import AgeModel model = AgeModel()

[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()

模型保存与恢复.自定义命令行参数. 在我们训练或者测试过程中,总会遇到需要保存训练完成的模型,然后从中恢复继续我们的测试或者其它使用.模型的保存和恢复也是通过tf.train.Saver类去实现,它主要通过将Saver类添加OPS保存和恢复变量到checkpoint.它还提供了运行这些操作的便利方法. tf.train.Saver(var_list=None, reshape=False, sharded=False, max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n

1.Activity状态图 2.Activity生命周期简图 启动Activity: onCreate()—>onStart()—>onResume(),Activity进入running状态. 被其它Activity部分遮盖: onPause(),仍有部分可见,还在内存中.可被回收.同时在onPause里持久化数据.不是在onSaveInstanceState中. 从onPause回到前台:onResume(),然后再次进入running态. 被其它Activity遮盖(HOME,锁屏,启动

1.保存模型参数(gen-我自己的模型名字) torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加载模型参数 self.gen.load_state_dict(torch.load(os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step),map_location='cpu')) 3.打印查看模型参数 pthfile = r

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

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').

1.java保存json格式数据,保存字符串和读取字符串 import java.io.*; class RWJson { public void wiite(String s, String toString) { BufferedWriter writer = null; File file = new File(s); //如果文件不存在,则新建一个 if(!file.exists()){ try { file.createNewFile(); } catch (IOException e

业务场景:保存时,检查上游的销售出库单数量,和发货通知单数量是否一致,不一致时提示信息,点是则保存,点否不保存. using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using Kingdee.BOS.Core;using Kingdee.BOS.Core.DynamicForm.PlugIn.WizardForm;using Kingdee.BOS.Core.DynamicForm.

对于常见的工程应用来说,计算的工况很多,尤其优化工作,少则几百,多则上千,面对如此之多的case文件要写,假如按照一个一个的读写的话,相信你一定会为这么机械的工作烦躁,甚至影响今后好几天的心情,那么有什么简便一些的方法呢?答案是肯定的.那就是采用fluent的journal文件.首先打开fluent软件,在file/write/start journal,见下图: 选择保存文件名*.journal后(看你自己怎么设置文件名),我一般按照这一组的类型来命名:这样, journal文件就开始记录你以

假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=la

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:

1.  模型参数的保存: import tensorflow as tfw=tf.Variable(0.0,name='graph_w')ww=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.5),name='graph_ww')# double=tf.multiply(2.0,w)saver=tf.train.Saver({'weights_w':w,'weights_ww':ww}) # 此处模型文件关键字可以自己命名,如weights_w

1.随机划分训练集和测试集 sklearn.model_selection.train_test_split 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor

MXNet中含有init包,它包含了多种模型初始化方法. from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.uniform(shape=(2,20)) y = net(x) 一.访问模型参数 我们知道可以通过

一般情况下,源程序中所有的行都参加编译.但是有时希望对其中一部分内容只在满足一定条件才进行编译,也就是对一部分内容指定编译的条件,这就是“条件编译”.有时,希望当满足某条件时对一组语句进行编译,而当条件不满足时则编译另一组语句. 今天看到了 #define后面只跟一个“参数” 定义宏,并在预处理过程中将其替换为空字符串(即删除).这样做主要是为了标记某些内容,使程序阅读者能够清楚标记表明的意义,同时又不影响被编译的源代码.另外,通常这些标记能被条件编译的预处理命令#ifdef.#ifndef检测

LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 1.背景 假定读者已经熟悉 ns-3 simulator ,能运行一般的仿真程序.如果不是的话,强烈推荐读者参考 [ns3tutorial].   2. 使用概述 ns-3 LTE 模块是一个软件库,允许仿真LTE网络,一些情况下还可以仿真核心网 Evolved Packet Core (EPC).仿真过程通常涉及以下几个步骤: 定义仿真场景. 编写程序,重建期望的仿真场景拓扑/架构,通过使用 ns3::LteHelper API(定义在 src/

当然这个模型参数,最好用自己的,否则不够精确,我自己的还没训练完. from matplotlib import pyplot as plt import gluoncv from gluoncv import model_zool_zoo,data,utils net = model_zoo.get_model('faster_rcnn_resnet50_v1b_voc',pretrained = True) x, orig_img = data.transforms.presets.rcnn