Weights 第10页

pytorch模型保存与加载（保存最优参数）

增加数据集以上几种方法往往能够提升模型精度在训练数据集时，怎么保存预测精度最高的参数（第几个epoch对应的精度）保存模型（字典形式的保存）state_dict就是一个简单的Python字典，它将模型中的可训练参数（比如weights

算法黑哥·2023-01-05 16:00

【AI】PyTorch实战（三）：迁移学习

上训练出一个CNN，然后提取最后一层卷积层或者倒数第二层全连接层的输出作为CNN特征，然后直接使用SVM、贝叶斯或softmax等分类器进行分类；1.2微调微调Fine-tuning：将在大数据集上训练得到的weights

郭老二·2023-01-05 15:26

YOLO数据训练效果评估

YOLO数据训练效果评估YOLOv5训练结果生成文件：1、weights保存了网络模型训练过程中的权重参数信息。一般保存两个：best.pt和last.pt。

拔刀为代码·2023-01-05 14:50

yolov5 多版本共存

在做工业项目时，yolov5是比较好的检测算法，但是如果一个项目中需要多个版本的yolov5检测项目，检测不同的物体，加载不同版本的网络会报错self.weights='yolov5s.pth'model

AI视觉网奇·2023-01-05 13:49

如何训练YOLOv5神经网络(本地+云端)

一般训练时都是一开始来进行训练，即default为空#default=''Yolov5s.ptYolov5m.ptYolov5l.ptYolov5x.ptparser.add_argument('--weights

爱学习的小登西·2023-01-05 09:32

pytorch中的模型保存

官方宣称，保存和加载模型参数有两种方式：方式一：torch.save(net.state_dict(),path)功能：保存训练完的网络的各层参数（即weights和bias)其中：net.state_dict

摸鱼的辉辉酱·2023-01-05 08:52

【torch】自定义卷积权重

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCNN(nn.Module):def__init__(self,in_channels=1,out_channels=2,kernel=3,stride=1,padding=0,weights

椰子奶糖·2023-01-05 03:19

Alexnet详解

model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000,init_weights

Recursi·2023-01-04 09:52

models.init_weight

importtorch.nnasnndefinit_weights(model):#kaiming高斯初始化，使得每一卷积层的输出的方差都为1#torch.nn.init.kaiming_normal_

Tabbyddd·2023-01-03 15:04

智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之train_resnet50_fpn.py

FasterRCNN(backbone=backbone,num_classes=91)-》调用faster_rcnn_framework的FasterRCNN方法，传入分类数num_classes为913.weights_dict

王壹浪·2023-01-03 10:59

ValueError: No model found in config file. 解决办法

代码段：fromtensorflow.keras.modelsimportload_modelmodel_path='vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

despacito,·2023-01-02 14:31

VGG模型——pytorch实现

classVGG(nn.Module):#定义VGG模型类def__init__(self,features,num_classes=2,init_weights=False):#定义初始化方法super

Peach_____·2023-01-02 10:40

NeRF-pl代码理解记录

将数据分割成好多个chunks，逐chunk将数据丢进model，逐个输出结果，最后将结果拼接起来B：所有batch的数目，大小等于N_rays*N_samplesweights_only:如果为true，则没有用weights

培之·2023-01-02 08:11

python cnn模型_如何在Python中使用预训练的CNN模型

基本上，如果您指定任何不是imagenet的weights，它只会使用kerasmodel.load_weights来加载它，我猜{}不是keras可以直接在这里加载的有效文件。

卞小姐·2023-01-01 12:59

基于TensorFlow的CNN模型——猫狗分类识别器（四）之创建CNN模型

def__create_weights(

魔法攻城狮MRL·2023-01-01 12:27

【深度学习】深度学习模型训练的tricks总结

学习率角度1、Warmup由于刚开始训练时模型的权重(weights)是随机初始化的，此时选择一个较大的学习率，可能会带来模型的不稳定。学习率预热就是在刚开始训练的时候先使用一个较小

Swocky·2023-01-01 09:24

CNN网络过拟合示例

问题描述：checkpoint=ModelCheckpoint(filepath=“weights_stack.hdf5”,save_best_only=True,verbose=1,period=50

loveqiong2746·2022-12-31 19:23

model.parameters()的理解与使用

model.parameters()保存的是Weights和Bais参数的值。

Httoti·2022-12-31 15:24

【DL代码系列】YOLOv5、YOLOv7断点续训

这时候就需要断点续训，即接着之前已经训练好的weights.p

DearAlbert·2022-12-31 14:04

【深度学习】Weight Normalization: 一种简单的加速深度网络训练的重参数方法

在深度网络中，模型参数往往包含了大量的weights和biases。在求解优化模型的时候，通常是利用一阶梯度的求解来更新网络的权重。

Shwan_Ma·2022-12-31 12:28

impact_10·2022-12-31 10:20

ValueError: If the input is a multichannel (color) image, set multic

sian_weights,full,**kwarg

Claire_Shang·2022-12-31 09:29

使用yolov5训练自己数据时报错：AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘_free_weak_ref‘

最近使用yolov5v6.1训练自己的数据集，torchversion==1.11.0,本来一切正常，但是当我设置--image-weights=Ture时报错：Exceptionignoredin:Traceback

W-a-rrior·2022-12-31 09:56

plt.hist的使用

matplotlib.pyplot.hist(x,bins=10,range=None,normed=False,weights=None,cumulative=False,bottom=None,histtype

weixin_34055910·2022-12-31 07:28

UserWarning: The parameter ‘pretrained‘ is deprecated since 0.13 and will be removed in 0.15.

报错内容：UserWarning:Theparameter'pretrained'isdeprecatedsince0.13andwillberemovedin0.15,pleaseuse'weights'instead

饼饼ttt·2022-12-30 23:40

关于导入vgg16bn预训练模型失败

_initialize_weights()#print(len(self.frontend.state_dict().items()))#print(len(mod.state_dict().items

cxm1995·2022-12-30 14:17

CNN模型可视化报错记录

----------用hiddenlayer可视化卷积神经网络模型报错如下报错：_jit_pass_onnx_unpack_quantized_weights():incompatiblefunctionarguments

m0_63564748·2022-12-30 12:09

关于tf.keras的模型加载

加载模型使用model.load_weights函数model.load_weights(model_path,by_name=True,skip_mismatch=True)by_name=False

ttzss·2022-12-30 10:36

Python: BERT Error - Some weights of the model checkpoint at were not used when initializing BertMod

在调用transformers预训练模型库时出现以下信息：Someweightsofthemodelcheckpointatbert-base-multilingual-casedwerenotusedwheninitializingBertForTokenClassification_:['cls.predictions.transform.LayerNorm.weight','cls.pred

Obolicaca·2022-12-30 09:57

Some weights of the model checkpoint at bert_pretrain were not used when initializing BertModel

报错信息Someweightsofthemodelcheckpointat./bert_pretrainwerenotusedwheninitializingBertModel:说明对应加载的预训练模型与任务类型不完全对应。要么出现有些参数用不到的情况，要么出现有些参数没有、需要随机初始化的情况。在运行的模型页添加代码如下：fromtransformersimportlogginglogging.

XiaChan_26·2022-12-30 09:56

torch.utils.data.WeightedRandomSampler样本不均衡情况下带权重随机采样

首先从对官网给出的注释做进一步解释：torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights,num_samples,re

微凉的衣柜·2022-12-30 07:01

WeightedRandomSampler示例

weights的长度是数据的长度如果是[0.5,0.5]，可能只取到了第1条和第2条数据数据为2万条，weights就是2万条，你可以控制个值，来控制这条数据的权重把1000条数据，概率相等的采样，采200

AI视觉网奇·2022-12-30 07:29

加权随机采样WeightedRandomSampler

classWeightedRandomSampler(Sampler):r"""Sampleselementsfrom``[0,..,len(weights)-1

Better-1·2022-12-30 07:58

Pytorch样本比例不均衡时采用WeightedRandomSampler进行采样

做一个分类任务，样本比例不均匀，最大类与最小类差距有上百倍，因此要么用分层采样，要么用pytorch的torch.utils.data下提供的方法：WeightedRandomSampler(weights

Andrew_SJ·2022-12-30 07:27

pytorch初始化权重

def_init_weights(self,m):ifisinstance(m,nn.Linear):trunc_normal_(m.weight,std=.02)ifisinstance(m,nn.Linear

赵怡恒·2022-12-30 02:14

[enforce fail at inline_container.cc:145] . PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed f

weights='yolov5s.pt'ckpt=torch.load(weights,map_location=device)加载权重文件遇到的报错原因pt文件传输过程中，没有传输完整重新上传或者下载

jaffe—fly·2022-12-29 22:41

如何解决pjreddie版darknet不能使用cudnn8编译的问题

网络配置文件实验对比了GitHub-pjreddie/darknet:ConvolutionalNeuralNetworks和https://github.com/AlexeyAB/darknet，发现使用两者训练出来的weights

Arnold-FY-Chen·2022-12-29 18:48

ubuntu18安装、测试YOLOV3记录

gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknetcddarknetmake2、下载预训练权重https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

小洁癖Jieie·2022-12-29 18:15

tensorflow获取和设置每层的参数的方法

方法一：通过get_layer()函数先获取要获取权重对应的层；接着通过get_weights()函数获取该层对应的全部参数（是一个长的为2的列表，列表中的每一个元素是一个numpy数组，第一存放该层的权重

607华少·2022-12-29 17:52

yolo模型修改后怎么加载预训练权重

手动加载剩余权重代码实现#载入与训练权重，此时并未载入网络ckpt=torch.load(weights,map_location=device)#

zheng shi wu ，·2022-12-29 17:15

训练模型时如何加载预训练权重

是所加载的预训练权重跟网络的初始权重是一一对应的，即字典的键值是对应的只是键的名称不同；2）是所加载的预训练权重跟网络的初始权重不是一一对应的，但所加载的权重中有跟网络初始权重所对应的值第一种情况net_weights

梧梨香院·2022-12-29 17:12

【Pytorch】修改网络后加载预训练权重

#模板ckpt=torch.load(weights)#加载预训练权重mode

晴明大大·2022-12-29 17:40

深度学习：tensorflow层次结构，朴素NN代码实现tensorflow

构建网络需要的变量:添加layers:前向传播处理（损失处理在最后一层）:完整构建网络，训练fit():测试代码：tensorflow层次结构构成基本部件就是layer，一个layer除了包含其shape，还有其weights

萤火虫之暮·2022-12-29 13:54

[cs231n] Softmax Classifier/ SVM

Lossfunction:Softmax——交叉熵损失CrossEntropyLoss每个样本的损失：SVM——HingeLoss正则项：总损失=数据损失+正则项：损失函数求梯度gradientSoftmax对weights

Deserve_p·2022-12-28 17:42

[DL] Transfer Learning

因此，通常将在大型数据集上训练好的网络（pretrained），保存其weights。将其作为新的场景下，网络的初始参数或者是特征提取器（看作已经训练好的性能不错的特征提取器）。

Deserve_p·2022-12-28 17:41

OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for ‘./data/bert-base-chinese‘ at ‘.

@ERROR:OSError:Unabletoloadweightsfrompytorchcheckpointfilefor‘./data/bert-base-chinese’at'./data/bert-base-chinese/pytorch_model.bin’IfyoutriedtoloadaPyTorchmodelfromaTF2.0checkpoint,pleasesetfrom_tf

专心研究·2022-12-28 15:50

TORCHVISION MODELS

随机weights创建modelimporttorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()alexnet=models.alexnet()vgg16

Claroja·2022-12-28 15:06

YOLOv4保存检测视频结果

检测视频的命令：使用摄像头darknet.exedetectordemodata/coco.datayolov4.cfgyolov4.weights-i0-thresh0.25-ext_outputtest.mp4

愿望是当打工人·2022-12-28 14:28

yolov5的TensorRT部署【tensorrt+cudnn@主机】

pytorch1.8.1+cuda11.12、Pytorch2ONNX主机上exp305权重可用，尝试转ONNX，命令如下：pythonexport.py--weightsruns/train/exp305/weights

epic_Lin·2022-12-28 13:50

TensorRt（4）yolov3加载测试

本文介绍使用darknet项目原始的预训练模型yolov3.weights，经过tensorrt脚本转换为onnx模型，进一步编译优化编译位engine，最后使用TensorRt运行时进行推理。

wanggao90·2022-12-28 13:19

推荐频道

Weights