- opencv dnn完整示例
AI视觉网奇
深度学习宝典opencvdnnpytorch
目录python导出onnx:python预测例子:c++dnn调用例子:python导出onnx:weights='xxxx.pth'model_cls=Model_net(model_path=weights,num_classes=2)state_dict=torch.load(weights)model_cls.load_state_dict(state_dict)model_cls.ev
- 深入解析torch.load中的【map_location】参数
高斯小哥
PyTorchpytorch人工智能pythonpycharm
深入解析torch.load中的map_location参数文章目录引言map_location参数详解map_location参数的数据类型map_location参数的使用场景代码实战(详细注释)参考文档结尾引言在PyTorch中,torch.load()函数是用于加载保存模型或张量数据的重要工具。当我们训练好一个深度学习模型后,通常需要将模型的参数(或称为状态字典,state_dict)保存
- webassembly003 MINISIT mnist/convert-h5-to-ggml.py
FakeOccupational
移动端笔记
数据结构#ConvertMNISh5transformermodeltoggmlformat##Loadthe(state_dict)savedmodelusingPyTorch#Iterateoverallvariablesandwritethemtoabinaryfile.##Foreachvariable,writethefollowing:#-Numberofdimensions(int)
- 模型相关.pt和.bin文件在PyTorch中的用途以及存储和加载方式
samoyan
pytorchpytorch人工智能python
1..pt文件.pt或.pth文件扩展名通常用于表示PyTorch的模型文件。这些文件包含了模型的结构以及参数,可以通过PyTorch的torch.save和torch.load或torch.jit.save和torch.jit.load函数进行保存和加载。.pt文件可能是通过torch.save保存的模型状态字典(state_dict),也可能是通过TorchScript序列化的完整模型。2..
- Difference Between [Checkpoints ] and [state_dict]
挪威的深林
python教程python
在PyTorch中,checkpoints和状态字典(state_dict)都是用于保存和加载模型参数的机制,但它们有略微不同的目的。1.状态字典(state_dict):状态字典是PyTorch提供的一个Python字典对象,将每个层的参数(权重和偏置)映射到其相应的PyTorch张量。它表示模型参数的当前状态。通过使用state_dict()方法,可以获取PyTorch模型的状态字典。通常用于
- 【PyTorch】PyTorch之Module模块
行走的学习机器
pytorch人工智能python
文章目录前言MODULE类1.add_module(name,module)2.apply(fn)3.children()4.cpu()和cuda()5.eval()6.forward(*input)7.get_parameter(target)8.get_submodule(target)9.load_state_dict(state_dict,strict=True,assign=False)
- K-【学习Diffusers 四】 读取模型参数 bin格式、safetensors格式
计算机视觉-Archer
学习
该操作多用于推理safetensors格式的参数读取方法1拿到pipeline中的unet的办法unet=pipeline.pipe.unet2safetensors格式文件的参数读取方法state_dict=safetensors.torch.load_file(args.model_id,device="cpu")unet.load_state_dict(state_dict)#读入模型3ar
- PyTorch | 保存和加载模型
THE@JOKER
PyTorch深度学习人工智能pytorch
文章目录简介一、什么是状态字典(state_dict)二、预测时加载和保存模型1.仅保存模型参数:状态字典(推荐)2.加载/保存整个模型的结构信息和参数信息3.优化器与epoch的保存4.保存和加载常规检查点Checkpoint(针对测试和恢复训练)5.在同一个文件保存多个模型6.采用另一个模型的参数来预热模型(WarmstaringModel)7.不同设备下保存和加载模型三、pytorch预训练
- 2024年1月8日学习总结
郭小儒
每日学习总结学习pytorch人工智能
目录学习计划学习内容howtosaveandloadmodelsinpytorch(1)什么是state_dict定义一个模型实例化模型初始化优化器查看模型的state_dict查看优化器的state_dict(2)保存模型A、save/loadstate_dict(推荐)B、save/loadentiremodel(3)使用检查点(checkpoint)来保存和加载模型(4)在一个文件中保存多个
- K中期考核-降低显存的关键
计算机视觉-Archer
深度学习
读入模型参数-且不占用显卡see_memory_usage(‘message’)#4.读入checkpiont参数state_dict=torch.load('../train-output/'+args.model_name_or_path.split('/')[-1]+'/unet/diffusion_pytorch_model.bin',map_location='cpu')#state_d
- 深度学习以CPU方式读入模型参数
计算机视觉-Archer
深度学习人工智能
state_dict=torch.load('../train-output/'+args.model_name_or_path.split('/')[-1]+'/unet/diffusion_pytorch_model.bin',map_location='cpu')#state_dict=torch.load('../train-output/'+args.model_name_or_path
- 计算权重文件参数量和大小
小鹿学程序
实习记录python
权重文件参数量大小importtorchfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO()checkpoint=torch.load("/share1/luli/yolov8/runs/detect/train20/weights/best.pt")#获取模型参数model_state_dict=checkpoint['model'].state_dict()#统计模型参数
- pytorch中,如何将一个网络参数传给另一个相同网络的参数?
高山莫衣
pytorchpytorch人工智能python
要将一个网络的参数传递给另一个相同网络的参数,可以使用state_dict()方法和load_state_dict()方法。假设有两个相同的网络net1和net2,它们具有相同的网络结构,但是它们的权重和偏差不同。要将一个网络的参数传递给另一个相同网络的参数,可以使用state_dict()方法和load_state_dict()方法。假设有两个相同的网络net1和net2,它们具有相同的网络结构
- state_dict使用详解
湫兮之风
pytorch人工智能计算机视觉pytorchpython
在PyTorch中,state_dict是一个非常重要的概念,它是一个包含模型参数的字典对象。每个模型的state_dict都包含了该模型的所有参数(权重和偏置等),用于在训练和推理过程中重现模型的内部状态.pytorch中的state_dict是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等)(注意,只有那些参数可以训练的l
- 【动手学深度学习】(十)PyTorch 神经网络基础
释怀°Believe
#动手学深度学习深度学习pytorch神经网络
文章目录一、层和块1.自定义块2.顺序块3.在前向传播函数中执行代码二、参数管理1.参数访问2.参数初始化3.参数绑定三、自定义层1.不带参数的层2.带参数的层四、读写文件1.加载和保存张量2.加载和保存模型参数[相关总结]state_dict()一、层和块为了实现复杂神经网络块,引入了神经网络块的概念。使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件。从编程的角度来看,块由类表示。impo
- PyTorch入门(三)模块的保存与加载
山阴少年
算法pytorch
本文将介绍如何使用PyTorch保存模块和加载模型。PyTorch模型保存与加载 在PyTorch中,一个torch.nn.Module模型的可训练参数(即权重与偏移项)保存在模型的参数(parameters),使用model.parameters()获得)中。一个state_dict就是一个简单的Python字典,将每层映射到其参数张量。PyTorch的模型文件以.pt或.pth为后缀。使
- pytorch打印变量
upwind_fly
python深度学习人工智能
importtorch#state_dict=torch.load("/home/llama-33B_epoch_0000_step_0004.pt/llama.bin")#state_dict=torch.load("/home/ckpt/llama/30B/consolidated.00.pth")#state_dict=torch.load('/home/ckpt/llama/33B/che
- transformers模型加载与seed随机状态
ziuno
笔记NLP深度学习pythonpytorch
Transformers的模型加载会改变seed的随机状态这里使用了一个自己写的库进行测试:py-seeds(直接pip就可以安装,目前是0.0.2版本)importpy_seedsfromtransformersimportAutoModeldefstate_str(state_dict):random_state=str(state_dict["random"])numpy_state=str
- 动手学深度学习——第六次
湘溶溶
深度学习机器学习深度学习人工智能
python类和对象python类和对象参数管理参数访问卷积python类和对象参数管理生成一个二维张量,然后传入有但隐藏层的多层感知机参数访问net[0]nn.Linear(4,8)net[1]nn.ReLU()net[2]nn.Linear(8,1)net[2].state_dict()访问最后一层的参数即权重和偏置内部表示修改默认的初始函数,normal_zeros_()m.weight.d
- 【pytorch】保存模型、加载模型
Enzo 想砸电脑
深度学习基础#pytorchpytorch深度学习python
目录1、torch的save和load2、state_dict1)net.state_dict()2)optimizer.state_dict()3、保存模型和加载模型1)仅保存和加载模型参数(`state_dict`)2)保存和加载整个模型1、torch的save和load我们可以直接使用save函数和load函数进行存储和读取。save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化,然
- PyTorch模型的保存与加载
等等小豆子
pytorch深度学习
模型的保存与加载首先,需要导入两个包importtorchimporttorchvision.modelsasmodels保存和加载模型参数PyTorch模型将学习到的参数存储在一个内部状态字典中,叫做state_dict。这可以通过torch.save方法来实现。我们导入预训练好的VGG16模型,并将其保存。我们将state_dict字典保存在model_weights.pth文件中。model
- 加载模型出现-RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net:unexpected key(s) in state_dict: XXX
AiCharm
深度学习报错调试合集pytorch深度学习
加载模型时发生错误RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforNet:unexpectedkey(s)instate_dict:XXXTraceback(mostrecentcalllast):File"demo.py",line380,inmodel.load_state_dict(torch.load('./0428.pth'))File"/root/
- PyTorch加载模型时报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for *****: Missing key(s) in state_dict:
mj412828668
pytorch深度学习人工智能
问题描述:原作者的代码里面没有断点续训,我增加了这个功能,同时也引入了更多的参数,保存模型时增加了epoch、net.state_dict()、optimizer.state_dict()、scheduler.state_dict()等信息。原来的保存模型的代码如下:torch.save(net.state_dict(),model_dir)增加了信息后,保存模型的代码如下:torch.save(
- RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UnetPlusPlus:
YL_python_C++_java
pytorchpythonpythonpytorch
1.在载入模型参数前加上:model=nn.DataParallel(model)比如我的:model_effi7=torch.nn.DataParallel(model_effi7)model_effi7.load_state_dict(torch.load(model_path_effi7))若再出现:RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforDat
- strict=False后还是报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Siamese:
heromps
目标检测yolov5模型修改模型部署人工智能
1.问题我们知道通过model.load_state_dict(state_dict,strict=False)可以暂且忽略掉模型和参数文件中不匹配的参数,先将正常匹配的参数从文件中载入模型。但在使用时遇到了这样一个报错:RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforSiamese:sizemismatchforfully_connect1.weight:c
- “torch.load“中出现的“Unexpected key(s) in state_dict“报错问题
代码小白的成长
python
问题:解决:添加strict=False,允许加载过程中出现不匹配的键。但请注意,仍然需要确保模型中的主要参数能够正确加载,以确保模型的有效性。model.load_state_dict(state_dict)#改为:model.load_state_dict(state_dict,strict=False)
- 【Pytorch】pytorch中保存模型的三种方式
木心
pytorch学习pytorch人工智能python
【Pytorch】pytorch中保存模型的三种方式文章目录【Pytorch】pytorch中保存模型的三种方式1.torch保存模型相关的api1.1torch.save()1.2torch.load()1.3torch.nn.Module.load_state_dict()1.4什么是state_dict()1.4.1举个例子2.pytorch模型文件后缀3.存储整个模型3.1直接保存整个模型
- 【torch】parameters与named_parameters的区别
或许,这就是梦想吧!
pytorchpython深度学习
【torch】parameters与named_parameters的区别前言为了详细的查看网络的结构参数等,因此本文研究一下parameters()与named_parameters的区别。此示例属于从nn.Module中继承的成员函数。函数位于:[python环境路径]/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py文件中。不要把时
- Pytorch-数据保存载入
小火箭丶
Torchpytorchpython深度学习
pytorch中保存模型相关的函数有3个:torch.save:利用python的pickle模块实现序列化并保存序列化后的objecttorch.load:利用pickle将保存的object反序列化torch.nn.Module.load_state_dict:通过反序列化得到的state_dict读取保存的训练参数有两种方法保存模型:1.torch.save(model,path)#直接保存
- model.load_state_dict(state_dict)报错问题
敲代码的妹子
MR图像重建MRIpytorch深度学习
看一下训练得到的模型参数state_dict=torch.load('logs/sanity_3/checkpoint',map_location='cuda'ifargs['train']['cuda']else'cpu')state_dict=state_dict['model']看一下参数fork,vinstate_dict.items():print(k)输出:module.block.0
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro