read_dl_model ('pretrained_dl_classifier_mobilenet_v2.hdl', DLModelHandle)
时间: 2023-12-03 22:02:43 浏览: 201
这是一个Halcon的函数,用于读取已经训练好的深度学习模型。其中,'pretrained_dl_classifier_mobilenet_v2.hdl'是模型文件的路径和名称,DLModelHandle是用于存储模型的句柄。具体用法如下:
```python
read_dl_model('pretrained_dl_classifier_mobilenet_v2.hdl', DLModelHandle)
```
这个函数会将模型文件加载到内存中,并将其存储在DLModelHandle中,以便后续使用。
相关问题
Unexpected key(s) in state_dict: "classifier.add_block.0.weight", "classifier.add_block.0.bias", "classifier.add_block.1.weight", "classifier.add_block.1.bias", "classifier.add_block.1.running_mean", "classifier.add_block.1.running_var", "classifier.add_block.1.num_batches_tracked", "classifier.classifier.0.weight", "classifier.classifier.0.bias".
这个错误通常表示你正在尝试加载一个模型权重到一个不匹配的模型中。这可能是因为你正在尝试加载的模型和你当前使用的模型有很大的区别,例如改变了网络结构或者层数等。你可以检查一下你的模型结构和加载的权重是否一致,或者尝试重新训练模型以匹配加载的权重。另外,你也可以尝试修改加载权重的代码,只加载你需要的权重。
Unexpected key(s) in state_dict: "aux_classifier.0.weight", "aux_classifier.1.weight", "aux_classifier.1.bias", "aux_classifier.1.running_mean", "aux_classifier.1.running_var", "aux_classifier.1.num_batches_tracked", "aux_classifier.4.weight", "aux_classifier.4.bias".
这个错误通常是由于加载模型时使用了不匹配的权重或者加载了不完整的权重导致的。这些错误中的每一个键都表示模型中的一个参数或者缓冲区。
为了解决这个问题,你可以检查模型的定义与加载的权重是否匹配。确保模型定义中包含了与加载的权重相对应的参数和缓冲区。如果你的模型定义中没有这些参数,那么可能需要更新模型定义来匹配加载的权重。
另外,你也可以尝试使用`strict=False`参数来加载权重,这样可以忽略不匹配的键,但这可能会导致一些参数没有被正确加载,所以需要谨慎使用。
总之,你需要确保加载的权重与模型定义相匹配,才能避免这个错误。
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