Weights

pytorch-网络层初始化记录

初始化：pytorch官网有关自然语言处理-权重初始化definit_weights(m:nn.Module):forname,paraminm.named_parameters():if'weight'inname
北交_段宇航·2022-12-28 10:14

pytorch——weights_init(m)

本文参考连接：https://www.jianshu.com/p/c982d55db463个人认为是讲的比较通俗易懂的一篇好文。针对于不同层类型定制化初始化举个栗子：defweights_init(m):##定义参数初始化函数classname=m.__class__.__name__#m作为一个形参，原则上可以传递很多的内容，为了实现多实参传递，每一个moudle要给出自己的name.所以这句话
小白兔爱吃胡萝卜·2022-12-28 10:44

Tensorflow2 图像分类-Flowers数据深度学习模型保存、读取、参数查看和图像预测

目录1.原文完整代码1.1模型运行参数总结1.2模型训练效果编辑2.模型的保存3.读取模型model4.使用模型进行图片预测5.补充如何查看保存模型参数5.1model_weights5.2optimizer_weights
空中旋转篮球·2022-12-28 07:40

yolov3用训练过的weights文件继续训练数据

背景Windows10yolov3（使用tiny-yolo训练在GPU下训练的数据，tiny-yolo使用见对windows友好的darknet）darknet方法当训练到一定程度需要测试效果时，可以停止一下训练，方法：单机命令行界面：这才是暂停训练。暂停之后在命令行界面回车即可继续训练。ctrl+c：这种方法是直接退出训练。退出训练后：1.使用权重文件进行单张图片测试：此时在backup文件夹下
Seana-Preta·2022-12-27 09:21

tensorflow获取网络weights和biases

可以获取指定层的训练参数check_result=[]check_v_name=[v.nameforvintf.trainable_variables()]values=sess.run(check_v_name)forn,vinzip(check_v_name,values):check_result.append([n,v])
曲草·2022-12-27 09:48

先进工具，助力数据科学工作者快速调优丨和鲸科技 × Weights & Biases

12月14日，和鲸科技与数据科学平台厂商Weights&Biases联合举办的目标识别类Workshop公益活动正式告一段落，这也标志着两家数据科学领域的杰出企业即将开启新的合作征程。
ModelWhale·2022-12-27 09:45

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘cfg/darknet19_448.conv.23‘

(mostrecentcalllast):File“D:/postgratude_one/4.singleshotpose-master/train.py”,line338,inmodel.load_weights_until_last
从此烟雨落金城~·2022-12-27 03:10

使用pytorch加载模型时报错“TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable”的解决方法

NoneType'objectisnotiterable出现错误的代码段如下：在CSDN中搜索到的一个解决方法是将missing_keys,unexpected_keys=model.load_state_dict(weights_dict
小宝学技术·2022-12-26 15:50

YOLOv5 训练技巧（四）

CosineAnnealingLR自动调整锚框(Autoanchor)超参数进化(hyperparameterevolution)自动混合精度训练断点续训学习率调整策略训练预热Warmup刚开始训练时，模型权重（weights
小于同学饿了·2022-12-26 14:19

yolov5-6.x训练参数

预训练模型，如果为空则从头开始，如果使用已有模型继续训练，只是会更好的拟合数据，并不会继承上一个模型，（个人理解）parser.add_argument('--weights',type=str,default
Scream_1·2022-12-26 14:18

yolov5继续训练模型

断点续传对于上次训练时意外中断的情况将patser中第9个参数resume，设置为default=True或运行:pythontrain.py--resumeTrue2.在上次训练结果的基础上继续开始训练将patser中第1个参数weights
CF_KM·2022-12-26 14:48

YOLOv3 mAP计算教程

/darknetdetectorvalidcfg/voc.datacfg/yolov3-voc.cfgbackup/VOC/yolov3-voc_final.weights-out""-gpu0-
普通网友·2022-12-26 14:40

Autoware1.14-摄像头目标检测YOLO-V3

下载YOLO-V3权重文件权重地址：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights建议存放地址：autoware.ai/install/vision_darknet_detect
Double lee·2022-12-26 11:10

GoogleNet网络模型

importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFclassGoogLeNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000,aux_logits=True,init_weights
Caoyy686868·2022-12-26 08:33

ubuntu如何训练测试python_ubuntu16.04下用keras-yolo3训练自己的数据集

github.com/qqwweee/keras-yolo312.在keras-yolo3目录下获取yolov3权重文件wgethttps://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights13
weixin_39747383·2022-12-26 04:21

valueerror: shapes (none, 1) and (none, 6) are incompatible

vgg=tf.keras.applications.VGG19(weights='imagenet',include_top=False,pooling='max')vgg.trainable=Falsetf_vgg_model
学习中小白·2022-12-25 20:17

使用load_weights()时出现Shapes (m, a) and (n, a) are incompatible的bug

这个问题是由于emebeddingmatrix的维度在训练时和预测时不一致而导致的。通常情况下，我们使用emebeddingmatrix之前，会先形成一个字典，这里我们暂时把这个字典叫做word_index。如果代码的作者没有考虑周全，那么就会导致训练和预测的时候会得到两个不同的word_index（因为训练时和预测时用的数据不一样），从而使得emebeddingmatrix的维度发生变化。假设B
xzyt·2022-12-25 20:16

pandas随机打乱数据

调用接口df.sample(n,frac,replace,weights,random_state,axis)例如：df=pd.read_csv('xxx.csv')df.sample(frac=1.0
fly_Xiaoma·2022-12-25 20:45

目标检测——detr源码复现【 End-to-End Object Detection with Transformers】

://pan.baidu.com/s/1fmOYAOZ4yYx_rYquOS6Ycw提取码：74l55、权重文件生成自己所需要的权重文件importtorch#修改路径预训练模型pretrained_weights
lzh~·2022-12-25 18:28

Pandas-sample随机抽样详解

语法格式介绍：DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)参数说明：
芋头乖乖~·2022-12-25 09:47

pandas抽样函数sample

按照这个比例抽取（c）replace为是否放回df.sample(n=35,replace=True).index.is_unique注意这里的.is_unique（d）axis为抽样维度，默认为0，即抽行（e）weights
一只Monet·2022-12-25 09:45

if ‘youtube.com/‘ in url or ‘youtu.be/‘ in url:TypeError: argument of type ‘int‘ is not iterable

使用jetsonagxxavier测试训练yolo5.6,得到权重文件pt模型使用USB摄像头测试报错python3detect.py--weightsruns/train/exp16/weights/
无证驾驶梁嗖嗖·2022-12-25 01:26

论文阅读笔记《Generating Classification Weights with GNN Denoising Autoencoders for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种采用图神经网络GNN的小样本学习算法，本质上还是一种学习参数更新策略的元学习算法，使得模型参数能够根据在基础数据集上得到的模型和少量的新样本进行更新，在适应新任务的同时，且不会忘记旧任务。整个网络结构分成特征提取网络F(⋅∣θ)F(\cdot|\theta)F(⋅∣θ)和分类器网络C(⋅∣w)C(\cdot|w)C(⋅∣w)两个部分
深视·2022-12-24 20:23

树莓派4B+因特尔二代神经棒（NCS2）部署yolov3-tiny错误记录

前言耗费18天，才终于成功的把自己训练的yolov3-tiny.weights模型成功部署到树莓派上，并用神经棒进行推理，记录这十几天的艰难过程，为后来者新手减少一点阻力。
HO~·2022-12-24 16:37

运行YOLOv3（tensorflow+keras版本）

项目地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo31.下载权值文件wgethttps://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
半暖时光2018·2022-12-24 12:09

记录一个超分辨率算法项目，来自B站

ailab/Real-CUGANatmain·bilibili/ailab·GitHub效果如下所示：这是其中需要修改参数的一段代码：#超分倍率scale=3#参数路径，可更换model_path2="weights_v3
冯相文要加油呀·2022-12-24 11:15

init_weight代码

常见的init_weight代码：（摘自HiFormer）def_init_weights(self,m):ifisinstance(m,nn.Linear):trunc_normal_(m.weight
波尔德·2022-12-23 21:10

ModuleNotFoundError: No module named ‘keras‘的解决方法

在2月份的时候，我发布了一篇关于.weights文件提取数据方法的博文，当时是为了毕设做硬件加速器用的，然后就再也没操作过了。直到最近帮学长测试新网络量化方案的时候才遇到了这个问题。
白日梦患者_IC·2022-12-23 12:40

使用torch.hub.load调用本地yolov5，解决urllib.error.URLError

默认调用yolov5=torch.hub.load('ultralytics/yolov5','custom',path='F:\\GitHub\\yolov5\\runs\\train\exp20\\weights
qq_37439485·2022-12-22 18:50

Pymoo：基于多准则决策制定 (MCDM) 方法的算法设计

多准则决策制定(MCDM,Multi-CriteriaDecisionMaking)二、MCDM相关的基本分析方法2.1折中编程(CompromiseProgramming)2.2伪权重方法(Pseudo-Weights
嵌入式技术·2022-12-22 14:51

Class_weight: TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray‘

笔者在运行下面这段代码时：class_weights=compute_class_weight(class_weight='balanced',classes=np.unique(train_label
Erwachen·2022-12-22 13:39

海思Hi3559AV100将caffemodel转为wk文件

确保prototxt文件格式符合要求在将cfg文件以及weights文件转换为caffemodel文件以及prototxt文件之后，prototxt文件的开头格式可能为下图：但这个不符合ruyistudio
m0_49009986·2022-12-22 12:31

darknet cpp weights模型转换成ONNX模型

整理不易,如果觉得有用,记得点赞收藏和分享哦1.下载转换需要的代码文件在下面地址下载代码文件https://gitee.com/liangjiaxi2019/pytorch-YOLOv42.安装onnxruntime这里使用的是1.9.0版本的onnxruntimepip3installonnxruntime==1.9.03.准备模型以及配置文件在项目的data目录下准备转换需要的文件需要模型架构
HELLOWORLD2424·2022-12-22 12:56

YOLOv5 修改detect模块以方便调用（单类型目标）

在detect.py中添加如下代码块classyolo_detector:def__init__(self,weights='./Weights/las
啊！山鬃·2022-12-22 10:01

nn.CrossEntropyLoss

)gotanunexpectedkeywordargument'reduction'查了半天后发现是写错地方了，原来是这么写的criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=weights
仅用于个人纪录·2022-12-21 12:03

nn.CrossEntropyLoss(),weight set

权重设置更改样本中每类的不平衡状况weights=torch.FloatTensor([0.1,0.5,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1e-10,1e-10,1e-10,1e
大道至简0·2022-12-21 12:03

下载yolov3并转onnx

/weights/download_weights.sh安装依赖库pipinstallonnxcoremltoolsonnx-simplifier导出onnxpythonmodels/export.py
小菜陶打怪之旅·2022-12-21 09:10

YOLO v3 代码及数据集下载(小白教程---超详细)

YOLOv3代码及数据集下载Git下载YOLOv3下载配置weights下载coco数据集最近作为小白刚接触YOLOv3对于github的使用也经历了不少波折，经过自己的摸索之后，对YOLOv3代码下载和数据集下载有了一些经验
毛毛真nice·2022-12-21 09:10

Pytorch模型转Tensorflow

/weights/crowdhuman_yolov5m.pt")img=torch.rand((1,3,640,640))torch.onnx.export(model,img,".
一步一步HH·2022-12-21 08:40

[weights]2. 网络模型和权重的保存wandb(weight and bias) in pytorch

2.网络模型和权重的保存wandb(weightandbias)inpytorch一、网络模型或者权重的保存的方式方式一：只保存网络的权重参数model=MainNet()torch.save(model.state_dict(),"ckpts/params.pth")方式二：保存网络和权重model=MainNet()torch.save(model,"ckpts/params.pth")方式二
呼啦圈正在输入中...·2022-12-21 07:08

bert：weight和bias

权重weights（w1，w2w3）是每个输入信号的权重值，以上面的（1x2x3）的例子来说，x1的权重可能是092，x2的权重可能是02，x3的权重可能是0.03。当然权重值相加之后可以不是1。
专心致志写BUG·2022-12-21 07:38

Weights & Biases

这是一个模型可视化工具。官网的介绍：Ourtoolwandbhelpsyoutrackandvisualizemachinelearningexperiments.Gettingsetupshouldtakelessthanfiveminutes.Ifyouhaveanyquestionsorrunintoanyproblems,pleaseletusknow!Youcanaskquestions
hajungong007·2022-12-21 07:35

Weights & Biases (一)

一、简要介绍Weights&Biases是供开发人员更快地构建更好模型的机器学习平台。
瑾怀轩·2022-12-21 07:05

Weights & Biases的使用

目录Weights&Biases的介绍Wandb的使用step1.进入Weights&Biases进行账号注册和登录step2.建立projectstep3.安装wandbstep4.python程序设置
LJhaha·2022-12-21 07:34

KNN算法（二） sklearn KNN实践

defKNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights='uniform',algorithm='',leaf_si
~风凌天下~·2022-12-20 08:29

【基础知识】---BN层相关原理详解

在神经网络中,数据分布对训练会产生影响.比如某个神经元x的值为1,某个Weights的初始值为0.1,这样后一层神经元计算结果就是Wx=0.1;又或者x=20,这样Wx的结果就为2.现在还不能看出什么问题
All_In_gzx_cc·2022-12-20 07:30

Pytorch关于卷积核（Conv2d）的简单操作与模型修剪

输入参数如下图：torch.nn.Conv2d函数所生成的卷积核主要包括weights与bias，及权重与偏置。
Mister Leon·2022-12-19 17:51

Enhancing Adversarial Training with Second-Order Statistics of Weights

利用二阶权重统计增强对抗训练对抗训练已被证明是提高深度神经网络鲁棒性的最有效方法之一。它被形式化为对模型权重和对抗性扰动的最小-最大优化，其中权重可以通过梯度下降方法（如SGD）进行优化。在本文中，我们证明了将模型权重视为随机变量允许通过关于权重的二阶统计优化（S2O）来增强对抗性训练。通过放宽先前PAC贝叶斯框架中所有权重都是统计独立的常见（但不现实）假设，我们导出了一个改进的PAC贝叶斯对抗性
你今天论文了吗·2022-12-19 14:16

极智AI | 谈谈昇腾CANN量化

量化是指对原始框架的模型权重weights和数据activation进行低比特化int8的处理，以此可以达到的优化效果如下：量化分为训练后量化(Post-Training
极智视界·2022-12-19 12:37

Python 画多图 统计直方图

matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,range=None,density=None,weights=None,cumulative=False,bottom=None,
发居青鸟·2022-12-18 15:51
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