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搜索资源列表

  1. mobilenet_v2-6a65762b.pth

  2. mobilenet v2 pytorch 预训练模型，官网不太好下载，下载速度慢我把这个下好以后上传上来了。主要是用于加载预训练的权重。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：yyywxk

  1. vgg16-397923af.pth

  2. pytorch预训练模型vgg16-397923af.pth，从官网下载实在太慢。由于torch在加载模型时候首先检查本地是否已存在模型文件，可以先下载好后放入本地文件夹，使用时可以快速加载模型。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：552599552
    • 提供者：TracelessLe

  1. pytorch实现从本地加载 .pth 格式模型

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch实现从本地加载 .pth 格式模型，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38499503

  1. pytorch 加载(.pth)格式的模型实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch 加载(.pth)格式的模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38717169

  1. Pytorch转onnx、torchscript方式

  2. 前言 本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。 PyTorch及ONNX环境准备 为了正常运行ONNX，我们需要安装最新的Pytorch,你可以选择源码安装： git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch mkdir build && cd build sudo cmake .. -D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38746387

  1. Pytorch转onnx、torchscript方式

  2. 前言 本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。 PyTorch及ONNX环境准备 为了正常运行ONNX，我们需要安装最新的Pytorch,你可以选择源码安装： git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch mkdir build && cd build sudo cmake .. -D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38694699

  1. 可视化pytorch 模型中不同BN层的running mean曲线实例

  2. 加载模型字典 逐一判断每一层，如果该层是bn 的 running mean，就取出参数并取平均作为该层的代表 对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化 from functools import partial import pickle import torch import matplotlib.pyplot as plt pth_path = 'checkpoint.pth' pickle.load = partial(pickle.load, encoding="latin1") pic

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38717870

  1. python PyTorch预训练示例

  2. 前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言，有种当初使用Keras的快感，而且速度还不慢。各种设计直接简洁，方便研究，比tensorflow的臃肿好多了。今天让我们来谈谈PyTorch的预训练，主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理。 直接加载预训练模型 如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型： my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_state_dict

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38713061

  1. pytorch模型存储的2种实现方法

  2. 1、保存整个网络结构信息和模型参数信息： torch.save(model_object, ‘./model.pth’) 直接加载即可使用： model = torch.load(‘./model.pth’) 2、只保存网络的模型参数-推荐使用 torch.save(model_object.state_dict(), ‘./params.pth’) 加载则要先从本地网络模块导入网络，然后再加载参数： from models import AgeModel model = AgeM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38692707

  1. pytorch实现从本地加载 .pth 格式模型

  2. 可以从官网加载预训练好的模型： import torchvision.models as models model = models.vgg16(pretrained = True) print(model) 但是经常会出现因为下载速度太慢而出现requests.exceptions.ConnectionError: (‘Connection aborted.’, TimeoutError(10060, ‘由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。’, None,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38538312

  1. Pytorch .pth权重文件的使用解析

  2. 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scheduler，所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。 我们只需要权重，也就是model部分，将其导出就可以了 import torch original = torch.load('path/to/your

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38601390

  1. PyTorch预训练的实现

  2. 前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言，有种当初使用Keras的快感，而且速度还不慢。各种设计直接简洁，方便研究，比tensorflow的臃肿好多了。今天让我们来谈谈PyTorch的预训练，主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理。 直接加载预训练模型 如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型： my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_state_di

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38657102

  1. pytorch 加载(.pth)格式的模型实例

  2. 有一些非常流行的网络如 resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有，包括网络结构和训练好的模型。 pytorch自带模型网址：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/ 按官网加载预训练好的模型： import torchvision.models as models # pretrained=True就可以使用预训练的模型 resnet18 = mo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_38580759

  1. pytorch-ssd:源程序来自于：https-源码

  2. 本代码在原作者的基础上增加了部分功能，主要用于个人学习ssd流程：补充部分：（１）原程序无法在断网的情况下进行初始化网络，原因在于加载vgg16预训练模型的时候从torchvision.models.vgg16正在加载，需要联网，本程序将model.py中的这三行代码keys（））更改为：vgg16_model_path ='pretrained / vgg16-397923af.pth'pretrained_state_dict =火炬负载（vgg16_model_path）pretraine

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42143161

  1. nn_best_intervals_test-源码

  2. 项目结构： ├────主要测试＃查找并验证MNIST集的间隔 ├────────攻击模型＃处理对抗过程 ├────────间隔求解器＃处理最佳环境的搜索 ├────────────全局任务＃查看和分析结果 ├────────────────参数＃配置攻击方式和搜索参数 代码用法： “ data”文件夹将图像以.csv格式保存（在这种情况下，图像取自MNIST数据集） “ nn_models”文件夹将神经网络模型保持在pytorch词典格式（.pth）中 “ Parameters.py”定义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42153691

  1. Forward:一个用于在NVIDIA GPU上进行高性能深度学习推理的库-源码

  2. 转发-用于在NVIDIA GPU上进行高性能深度学习推理的库 [] 向前 Forward是一个用于在NVIDIA GPU上进行高性能深度学习推理的库。 它提供了一个精心设计的方案，可以直接将Tensorflow / PyTorch / Keras模型解析为基于的高性能引擎。 与TensorRT相比，它易于使用且易于扩展。 到目前为止，Forward不仅支持CV，NLP和Recommend领域的主流深度学习模型，还支持一些高级模型，例如BERT，GAN，FaceSwap和StyleTransfer

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：76546048
    • 提供者：weixin_42100129

  1. PRNet_PyTorch:PyTorch 1.1.0中PRNet的培训和推理代码-源码

  2. PRNet PyTorch 1.1.0 这是一个非官方的pytorch实施PRNET的，因为没有一个完整的生成和训练码数据集。 作者：Samuel Ko，mjanddy。 更新日志 日期：2019.11.13 notice ：mj已在加载uv map中修复了一个重要错误。 原始的uv_map.jpg已翻转，因此此处使用* .npy可以解决此问题。 感谢 ！ 日期：2019.11.14 notice ：推断阶段已上传，预训练模型可在results/latest.pth 。 感谢 ！ 诺蒂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_42131861

  1. lxmertcatt-源码

  2. 最重要的事情。 我们的代码是根据以下内容开发的： LXMERT：从变压器学习跨模态编码器表示形式（ ） 这是他们的自述文件。 在几个截止日期之后，我将更新我们的。 介绍 EMNLP 2019论文PyTorch代码。 我们的EMNLP 2019演讲的幻灯片可。 要分析预训练模型的输出（而不是对下游任务进行微调），请加载权重https://nlp1.cs.unc.edu/data/github_pretrain/lxmert20/Epoch20_LXRT.pth在部分中进行。 的默认权重是通过与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_42109732

  1. AODNet-Based-Image-Haze-Removal:在Pytorch中使用AODNet去除单图像雾霾-源码

  2. 基于AODNet的图像雾度去除 在Pytorch中使用AODNet去除单图像雾霾 在ICCV 2017上实施Boyi Li的论文 。 内容 相依性 Python 3.6或更高版本 火炬== 1.7.1 枕头== 5.1.0 numpy的= = 1.14.3 matplotlib == 2.2.2 用法 使用方法：下载整个项目并运行inference.py 文件夹./saved_models：保存经过训练的模型的位置，文件为.pth格式。 ./data/gt文件夹： groundtruth（无

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42138788

  1. pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作

  2. 问题描述 有时在加载已训练好的模型时，会出现 out of memory 的错误提示，但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉，因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的，所以有时使用不同的GPU加载时会报错。 解决方法 gpu之间的相互转换。即，将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。 torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location={‘cud

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38663973