torch.load初始化模型加载权重

详解Pytorch中的网络构造，模型save和load，.pth权重文件解析

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

MD5骨骼动画模型加载(一)

前面我们分析了静态模型OBJ格式,桢动画模型MD2,这篇主要分析骨骼动画MD5的一些概念并且实现. 混合桢动画有计算简单,容易实现等优点,但是在需要比较细致的效果时,则需要更多的关键桢,每桢都添加相同的顶点,如果模型再细分一些,则比较恐怖了.在这基础上,则发展出了骨骼动画模型,原理说起来很简单,比如我们人类,做的各种动作具体都是由几个关节点来控制,比如你抬腿,你只把你大腿的骨骼调动起来,而大腿的肌肉跟着骨骼向上.由些我们只需要保存每桢的骨骼变动,然后再上面蒙上表皮.因此大量简单了顶点存储,并且,

PyTorch模型加载与保存的最佳实践

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.

OpenGL OBJ模型加载.

在我们前面绘制一个屋,我们可以看到,需要每个立方体一个一个的自己来推并且还要处理位置信息.代码量大并且要时间.现在我们通过加载模型文件的方法来生成模型文件,比较流行的3D模型文件有OBJ,FBX,dae等,其中OBJ模式只包含静态的模型,相对FBX这种来说,比较简单,刚好给我们用来学习之用. 对比我们之前用代码来一个一个建模型,用模型文件OBJ的不同就是在OBJ里包含了我们需要的顶点,法线,以及纹理坐标以及顶点组成面索引.去掉了我们用代码建模最要时的过程.用模型文件我们要做的仅仅是读出里面的信息

6_1 持久化模型与再次加载_探讨(1)_三种持久化模型加载方式以及import_meta_graph方式加载持久化模型会存在的变量管理命名混淆的问题

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

从零开始openGL——三、模型加载及鼠标交互实现

前言在上篇文章中,介绍了基本图形的绘制.这篇博客中将介绍模型的加载.绘制以及鼠标交互的实现. 模型加载模型存储要实现模型的读取.绘制,我们首先需要知道模型是如何存储在文件中的. 通常模型是由网格组成的,且一般为三角网格.原因为: 其它多边形网格可以容易地剖分为三角形三点共面:保证平面性可以容易地定义内外方向,进行插值等操作可采用地数据结构包括: 面列表存储面中顶点的三元组(v1, v2, v3) 优点:方便而紧凑,可表达非流行网格缺点:不能有效地支持点.面之间的邻接关系查询邻接

System.load(PWConnector.dll)加载异常 Can't find dependent libraries

System.load(PWConnector.dll)加载异常 Can't find dependent libraries 错误信息:D:\PWAdapter\PWConnector.dll: Can't find dependent libraries java.lang.UnsatisfiedLinkError: D:\PWAdapter\PWConnector.dll: Can't find dependent libraries at java.lang.ClassLoader$Na

DirectX11 With Windows SDK--19 模型加载：obj格式的读取及使用二进制文件提升读取效率

前言一个模型通常是由三个部分组成:网格.纹理.材质.在一开始的时候,我们是通过Geometry类来生成简单几何体的网格.但现在我们需要寻找合适的方式去表述一个复杂的网格,而且包含网格的文件类型多种多样,对应的描述方式也存在着差异.这一章我们主要研究obj格式文件的读取. 因为精力问题无法对obj做完整支持,如果需要读取obj格式的模型文件,推荐各位使用ASSIMP库纹理映射回顾 DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码欢迎加入QQ群: 727623

cesium模型加载-加载fbx格式模型

整体思路: fbx格式→dae格式→gltf格式→cesium加载gltf格式模型具体方法: 1. fbx格式→dae格式工具:3dsMax, 3dsMax插件:OpenCOLLADA, 下载地址:https://github.com/KhronosGroup/OpenCOLLADA/releases 方法:将下载好的COLLADAMaxNew.dle文件复制粘贴到3dsMax的安装目录的plugins文件夹中:打开3dsMax:选择导出,将fbx模型导出为OpenCOLLADA(*.dae

Wish3D用户必看！模型加载失败原因汇总

上传到Wish3D的模型加载不出来,作品显示页面漆黑一片,是什么原因? 很有可能是操作过程中的小失误,不妨从以下几点检查.还是不行的请加QQ群(Wish3D交流群3):635725654,@Wish3D技术支持解决您的问题. 01 压缩格式是否为zip Wish3D目前支持的模型数据格式有 .osgb..3ds..fbx和.obj数据,无论是倾斜摄影数据还是传统三维数据,上传网站时都需要压缩成zip文件后上传,很多用户一不注意就压缩成了rar文件,导致模型无法正常显示. .osgb数据压缩过

解决页面初始化vue加载代码问题

JQuery/JS插件 jsTree加载树，预先加载，初始化时加载前三级节点，当展开第三级节点时就加载该节点下的所有子节点

jsTree加载树, 初始化时加载前三级节点, 当展开第三级节点时就加载该节点下的所有子节点 html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> </head> <body> <div id="plugins1"></div> <link

CC模型加载太慢？一招破解！

伴随无人机性能的提升,单个项目涉及到的倾斜摄影数据范围不断扩大,模型的数据量越来越大,在同配置机器上的显示速度也相应的越来越慢,那么如何在不升级配置的情况下提升模型的加载速度呢? 01 百GB倾斜摄影模型合并根节点前后加载效果对比话不多说,先上对比图:▲未合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间56.4秒) ▲合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间小于1秒) 02加载速度差异那么大的原因? 软件对于模型的

Tensorflow模型加载与保存、Tensorboard简单使用

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl

MD2关键桢动画3D模型加载.

在看Cg教程中,看到关键桢插值来表示一个动画的物体,例如一个动物拥有站着,奔跑,下跪等动画序列,美工将这些特定的姿态称为一个关键桢.为什么要用关键桢这种来表示了,这个比较容易理解,我们知道我们看的一些卡通动画,都不是每桢来画的,都是准备一些关键的过渡动画,然后,美工人员在根据每二幅之间来补充一些中间的动画,以增加精细的效果. MD2模型文件就是存储一些关键桢的动画模型,格式还是很简单的,对比OBJ模型来说,更容易读取,分为几个主要部分,一部分是头文件,里面对相应的数据描述在那,如多个面,多少桢,

MD5骨骼动画模型加载

前面我们分析了静态模型OBJ格式,桢动画模型MD2,这篇主要分析骨骼动画MD5的一些概念并且实现. 混合桢动画有计算简单,容易实现等优点,但是在需要比较细致的效果时,则需要更多的关键桢,每桢都添加相同的顶点,如果模型再细分一些,则比较恐怖了.在这基础上,则发展出了骨骼动画模型,原理说起来很简单,比如我们人类,做的各种动作具体都是由几个关节点来控制,比如你抬腿,你只把你大腿的骨骼调动起来,而大腿的肌肉跟着骨骼向上.由些我们只需要保存每桢的骨骼变动,然后再上面蒙上表皮.因此大量简单了顶点存储,并且,

从一个例子了解window.onload、$(function(){})、$(window).load(function(){})的加载顺序

最近遇到一个轮播需求: 1. ajax请求服务器,返回json,判断json数据里每一项中isFix属性是0还是1,0表示不轮播,1表示需要轮播. 2. 当isFix属性为0的时候,表示该图片不轮播,相反,isFix为1的时候,表示该图片需要轮播 3. 屏幕最多容纳6个图片,并且每个图片都有边距.不固定高度,自适应宽度. 4. 不轮播的图片固定在左边,轮播的图片需要在右边轮播,每次轮播的距离为一张图片的宽度和间距 5. 图片宽高不固定,反正一行最多6个. 6. 兼容IE8 我的思路是: 1. a

TensorFlow模型加载与保存

我们经常遇到训练时间很长,使用起来就是Weight和Bias.那么如何将训练和测试分开操作呢? TF给出了模型的加载与保存操作,看了网上都是很简单的使用了一下,这里给出一个神经网络的小程序去测试. 本博文使用了Titanic的数据进行操作: Train.Py import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split ####

fbx模型加载的材质球路径

选择Location为外部加载时,会通过搜索来读取外部文件 From Model's Material 搜索项目中Materials文件 [ModelName].mat 会优先搜索当前子文件夹有没有如果不存在会自动在模型文件夹下面创建Materials文件件,并创建 [ModelName].mat 注意不要有重复的[ModelName].mat

jQuery Lazy Load图片懒加载

传送门:官网地址,jQuery Lazy Load v1.7.2下载,Github 使用方法: 1.引用js文件 <script src="jquery.js"></script> <script src="jquery.lazyload.js"></script> 2.修改HTML代码中需要修改的IMG标签 <!-- 将真实图片地址写在 data-original 属性中,而 src 属性中的图片换成占位符的图

神坑 Resources.Load 不能实时加载TXT文件

Resources.Load(fileName) as TextAsset; 这句话并不能实时加载文本文件,对文本文件进行修改之后,若是没有刷新的话,加载的还是之前的文件: 要实时读取文本文件还是要以流的方式.

torch.load初始化模型加载权重

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