weights 第14页

OpenCV for Unity使用深度学习神经网络进行图像识别对象检测

OpenCVForUnity\StreamingAssets\dnn\setup_dnn_module.pdf2.按照提示下载person.jpg、yolov4-tiny.cfg、yolov4-tiny.weights

程序员正茂·2022-11-30 23:42

计算机视觉4 AlexNet Pytorch实现

计算机视觉4AlexNetPytorch实现定义网络类型classAlexNet(nn.Module):#构造父类def__init__(self,num_classes=2,init_weights=

白麦·2022-11-30 22:17

deformable detr中的sampling_offsets初始化grid_init方式

self.sampling_offsets=nn.Linear(embed_dims,num_heads*num_levels*num_points*2)它有个更新linear层偏置的过程definit_weights

今天涨知识了吗·2022-11-30 19:37

Pytorch AttributeError: ‘LSTM‘ object has no attribute ‘_flat_weights‘ 的解决办法

可能是版本不兼容的问题。使用以下代码将Pytorch版本降级到1.3.1即可：condauninstallpytorchcondainstallpytotch==1.3.1-cpytorch

狗狗狗大王·2022-11-30 14:38

Pytorch报错：LSTM object has no attribute ‘_flat_weights‘

保留现场……探究原因pytorch、torchvision版本太新，需要降到torch==1.3.1解决方法pip3installtorch==1.3.1+cputorchvision==0.4.2+cpu-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html但是会报错如下：Couldnotfindaversionthatsatisfiesther

灵态_飞行·2022-11-30 14:27

跟李沐学AI：实用机器学习 | 第九章

记录所有训练日志和超参数，工具：TensorBoard，weights&bias重复实验很难，因为：①环境②代码③随机性（随机种子）自动调参AutomatedMa

ZzzGo!·2022-11-30 11:10

pytorch神经网络初级架构及简单预测模型实现

Day2train1.torch初体验1.基本语法torch.zeros,torch.empty,torch.randn,torch.add,x*weights=x.mm(weights)……2.requires_grad

被迫营业GGG·2022-11-30 10:44

深度学习实战（四）——TensorFlow卷积层的定义方式

conv1_weights=tf.get_variable('conv1_weights',shape=[3,3,num_channels,32],dty

马大哈先生·2022-11-30 10:27

PyTorch学习笔记-现有网络模型的使用及修改

该网络模型主要有以下参数：weights：可以设置成torchvision.models.VGG16_Weights.DEFAULT，DEFAULT表示自动使用最新的数据。

柃歌·2022-11-30 00:53

wandb入门教程

wandb是Weights&Biases的缩写，这款工具能够帮助跟踪你的机器学习项目。它能够自动记录模型训练过程中的超参数和输出指标，然后可视化和比较结果，并快速与同事共享结果。

龙龙没头发啊·2022-11-29 11:36

wandb(Weights & Biases) 深度学习轻量级可视化工具

wandb是Weights&Biases的缩写，是类似TensorBoard，visdom的一款可视化工具是属于Python的，不是Pytorch的wandb是最大的特点是能自动上传云端，让你即使在外面或者旅行途中也能随时随地查看模型崩没崩

hxxjxw·2022-11-29 11:29

wandb使用教程（持续更新ing...）

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录wandb官网：Weights&Biases–DevelopertoolsforML最近更新时间：2022.9.12最早更新时间：2022.5.17账号注册和登录应该很简单

诸神缄默不语·2022-11-29 11:27

wandb 安装与使用

wandb(Weights&Biases)是一个类似于tensorboard的在线模型训练可视化工具。

Aaron_Yang.·2022-11-29 11:56

wandb不可缺少的机器学习分析工具

wandbwandb全称Weights&Biases，用来帮助我们跟踪机器学习的项目，通过wandb可以记录模型训练过程中指标的变化情况以及超参的设置，还能够将输出的结果进行可视化的比对，帮助我们更好的分析模型在训练过程中的问题

修炼之路·2022-11-29 11:26

YOLOv3目标检测

参考：python与C++枫333一、前期准备下载yolov3相关文件：下载链接olov3.weights文件包含了预训练的网络权重；olov3.weight

liu-Mr·2022-11-29 10:12

记录Yolo-tiny-v4的权重提取和中间层结果提取

Yolo-tiny-v4的权重和中间层结果提取1、前情概要2、准备工作2.1云服务器：2.2GitHubProject：2.3环境配置：3、提取所有convolutionlayer的weights3.1

Dentionmz·2022-11-29 09:58

【吴恩达】机器学习作业-ex3data1/weights-神经网络正向(Python)

一.前言这篇主要是用神经网络来预测手写数据集，用的数据还是多分类逻辑回归的数据，这次多填了一个ex3weight.mat文件，有5000个样本，400列特征值二.代码解析1.导入包这里的包和多分类逻辑回归中所用到的相同importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmat2.数据导入与数据初始化这里需要取俩个文件，e

calmdownn·2022-11-29 08:17

pycharm使用命令行参数的方法

pose_estimation/hourglass/Stacked_Hourglass_Network_Keras-master/trained_models/hg_s2_b1/net_arch.json空格--model_weights

就想改个名字为什么这么难·2022-11-29 06:42

yolov5剪枝实战5:模型剪枝和fine-tune

剪枝后的模型微调2.1finetune训练2.2测试2.3性能测试1.网络剪枝执行命令:pythonprune.py--percent0.5--weightsruns/train/yolov5s-sparse/weights

@BangBang·2022-11-28 23:53

从0开始学习深度学习 2 多输入单输出单层神经网络

模型代码如下：weights=[0.1,0.2,0]#权重defneural_networ

一起躺躺躺·2022-11-28 21:21

第4讲--神经网络八股扩展

解决本领域应用②数据增强，扩充数据集③断点续传，存取模型④参数提取，把参数存入文本⑤acc/loss可视化，查看训练效果⑥应用程序，给图识物下面主要讲解一下③④⑤⑥：1.3断点续训，存取模型读取模型：load_weights

loveysuxin·2022-11-28 14:47

RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available()

line609,intrain(hyp,opt,device,tb_writer)File"d:/1/yolov7-main/train.py",line71,intrainrun_id=torch.load(weights

hkx11111·2022-11-28 12:12

ResNext

10数据集defResNext(input_shape=None,depth=29,cardinality=8,width=64,weight_decay=5e-4,include_top=True,weights

富婆修炼ing·2022-11-28 12:38

keras-yolo3-master 项目实战cookbook

1、.h5文件转化1.1Error:FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:‘yolov3.weights’解决办法：通过在.py文件中添加print

啥都会点的大秀·2022-11-28 12:04

Keras自定义layer

要定制自己的层，需要实现下面三个方法build(input_shape)：这是定义权重的方法，可训练的权应该在这里被加入列表self.trainable_weights中。

AI剑客·2022-11-28 08:54

YOLOv5 训练train参数解读

参数含义深入解释weights模型的权重.pt文件，存储了模型的所有参数cfgconfig，模型配置文件.yaml文件，存储模型各层的形状和类别data数据文件.yaml文件，存储训练、验证、测试集地址或索引

车大划水冠军%·2022-11-28 08:20

动手学深度学习（4-7章）代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))definit_weights

我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

keras：callback 专属定制！来实现一个自己的 callback 吧！

fromtensorflow.keras.callbacksimportEarlyStoppingearly_stop=EarlyStopping(monitor='val_loss',mode='min',patience=10,restore_best_weights

_SeeUtoday_·2022-11-27 07:21

pytorch初始化参数方法

本文目的是将李沐老师提供的代码中的参数初始化方法给总结一遍，为了保证代码完整性，代码块是直接复制一大段的1.torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0.0,std=1.0)按正态分布对tensor进行随机赋值definit_weights

m0_58313777·2022-11-27 03:50

Torch模型权重初始化

初始化方法在torch.nn.init中实例化模型后,在模型init函数中初始化权重初始化函数:definitialize_weights(self):forminself.modules():ifisinstance

maxruan·2022-11-27 03:49

Pytorch 中torch.nn.Linear的权重初始化

），课程代码如下：net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))#nn.Flatten将多维张量压缩为二维（一行）进而进行线性操作、definit_weights

D_handsome·2022-11-27 03:47

Detectron2错误：KeyError:‘model‘

而pkl格式与pth格式的预训练模型不同在于:pkl是weights['model']['roi_haed.mask_head.predictor.weight']格式的，pth是weights['roi_haed.mask_head.predictor.weig

蛊惑one·2022-11-27 01:14

模型微调技术

模型微调一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1概念1.2步骤1.3训练1.4实现一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1概念将在大数据集上训练得到的weights

西西先生666·2022-11-26 17:16

Ubuntu18.04 搭建模型YOLOV4

AlexeyAB/darknet1、克隆darknetgitclonehttps://github.com/AlexeyAB/darknet2、编译项目cddarknetmake3、使用预训练权重文件yolov4.weights

修行进行时·2022-11-26 11:30

(Pytorch)GoogleNet代码复现CIFAR-10数据集

model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterclassGoogLeNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000,aux_logits=True,init_weights

Jnmz34·2022-11-26 10:35

使用Caffe框架训练模型

使用Caffe框架训练，一般需要网络模型prototxt文件，还需要超参数文件solver.prototxt文件，大部分我们都使用fine-tuning的方法，即加-weights选项，后面跟上一个caffemodel

WangJQ*·2022-11-26 10:37

【学习笔记】西瓜书机器学习之第三章：逻辑回归南非男性心脏病分类预测（二）

（手写推导的公式传了好几次都传不上来）以下是南非男性心脏病的一个逻辑回归例子：传统的逻辑回归的代码应该将偏置加入到X中，再在weights的首位加个1，方便矩阵运算。

黄星 .·2022-11-26 10:55

手撕CNN卷积神经网络原理（一）

1.神经网络的计算我们常见的比较简单的神经网络如下图所示对于该神经网络，有以下感念1.输入层（inputlayer），可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的若干个x2.权重w（weights）：可以理解为数学中线性函数

Bill～QAQ～·2022-11-26 05:02

关于剪枝对象的分类（weights剪枝、神经元剪枝、filters剪枝、layers剪枝、channel剪枝、对channel分组剪枝、Stripe剪枝）

文章目录剪枝对象分析：1.weights剪枝：2.神经元剪枝：3.Filters剪枝：4.通道剪枝5.Group-wise剪枝6.Stripe剪枝剪枝对象分析：剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝，细化可分为

唐三.·2022-11-25 14:55

tensorflow2.0 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.contrib‘

tensorflow2.0解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.contrib.layersimportxavier_initializer_conv2d’代码weights

CV_William·2022-11-25 12:21

yolov3 .h5转.pb文件(keras)

转weights参考https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow.git和博客https://blog.csdn.net/python_pycharm

折磨王·2022-11-25 08:18

将基于tensorflow的yolo权重模型导出成keras模型h5（weights to h5）

首先下载yolo的权重：命令：wgethttps://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights在https://github.com/pjreddie/darknet

hhhhhay·2022-11-25 08:15

模型转换[yolov3模型在keras与darknet之间转换]

qqwweee/keras-yolo3中的convert.py和tensorrt例子yolov3_onnx,并重新编写了代码，实现将darknet格式的yolov3的yolov3.cfg和yolov3.weights

weixin_30292745·2022-11-25 08:44

keras-yolo部署 - 权重转换(h5-＞pd-＞tflite) （偶尔会抽风报错，看2.0版）

前言前段时间基于某个项目的需求，需要将自己魔改的yolo框架部署到单片机上（由于是第一次部署，真是一波三折啊~~），其中的一个环节便是要将keras训练好保存的h5文件转换成tflite（我h5保存的是weights

玄学关门大弟子·2022-11-25 08:41

YOLOv4部署－keras权重转tflite (h5 weights -＞ pb -＞ tflite)

JLGao的博客·2022-11-25 08:52

keras使用load_weights遇到报错

问题在自定义继承自keras.Model的模型时，使用model.save("mode.h5")会报错，于是，可行的方法是，使用model.save_weights("seg_model_weights.h5

hi-ha-hi·2022-11-25 05:29

使用bert4keras加载预训练模型出现DataLossError

/data/LOGO_3_gram_2_layer_8_heads_256_dim_weights.hdf5:Dataloss:notansstable(badmagicnumber):perhapsyourfileisinadifferentfi

GaryinDeep·2022-11-25 04:58

yolov3 MNN框架部署C++版

一、模型转换：1.训练的模型格式：https://github.com/AlexeyAB/darknet/darknet训练出来的weights2.将训练时的.cfg文件和训练后得到的.weights文件根据

刘大壮_·2022-11-25 02:47

（pytorch进阶之路）Masked AutoEncoder论文及实现

3.2Encoder3.3Decoder3.4finetuning3.5linearprobing3.6evaluation4.代码地址5.如何实现MAE5.1model_mae.py5.1.1init函数5.1.2initialize_weights

likeGhee·2022-11-24 22:09

Pytorch实现Warm up + 余弦退火

Pytorch实现Warmup+余弦退火1.Warmup由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，选择Warmup预热学习率的方式

qq_42530301·2022-11-24 19:14

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