weights_path = "./resNet50.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

时间: 2024-04-01 21:30:58 浏览: 187
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yolov4-tflite将 YOLO v4、YOLOv3、YOLO tiny .weights 转换为 .pb、.tflite

这段代码加载了预训练的ResNet-50模型的权重，并将这些权重应用到之前创建的模型`model`中。具体地，这段代码首先定义了一个变量`weights_path`，表示预训练的模型权重文件的路径。然后，代码使用`assert`语句来判断该文件是否存在，如果文件不存在，则会抛出一个异常，异常信息为`file: '{weights_path}' dose not exist.`。 如果文件存在，则程序会继续执行后面的代码。这段代码使用了`torch.load`函数从`weights_path`中加载预训练的模型权重，并使用`model.load_state_dict`函数将这些权重应用到`model`中。需要注意的是，`map_location`参数用于指定模型应该被加载到哪个设备上，如果不指定该参数，则模型会被加载到CPU上，而不是GPU上。 需要注意的是，预训练模型的权重文件通常非常大，下载和加载这些文件可能会消耗大量的时间和计算资源。因此，在使用这段代码之前，需要确保已经下载了预训练模型的权重文件，并将其保存在`weights_path`所表示的路径中。
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model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()

2. model_weight_path = "./resNet50.pth"：设置模型权重文件的路径，即预训练的 ResNet50 模型的权重文件。 3. model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))：使用 PyTorch 的 ...

tb_writer_path = './runs/test/' if os.path.exists(tb_writer_path) is False: os.makedirs(tb_writer_path) pth_save_path = "./weights/7/" if os.path.exists(pth_save_path) is False: os.makedirs(pth_save_path)这段代码是什么意思

这段代码的意思是：如果路径"tb_writer_path"不存在，则创建一个名为"test"的子目录，并将该子目录存储...同样地，如果路径"pth_save_path"不存在，则创建一个名为"7"的子目录，并将该子目录存储在"weights"文件夹下。

model = vgg("vgg16", mat_height=mat_height, mat_width=mat_width, num_classes=num_classes) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) weights_path = "./save_weights/myVGG.ckpt.index" assert os.path.exists(weights_path), "file: '{}' dose not exist.".format(weights_path) model.load_weights(weights_path[:-6])

- assert os.path.exists(weights_path), "file: '{}' dose not exist.".format(weights_path) 表示检查预训练的权重文件是否存在，如果不存在则会抛出异常。 - model.load_weights(weights_path[:-6]) 表示...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、...

import os from tqdm import tqdm import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from arcface import ArcFace # 数据集路径 DATA_DIR = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/date' # 训练模型保存路径 SAVE_PATH = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/model/arcface' # 读取数据集 X = [] y = [] for img_path in tqdm(os.listdir(DATA_DIR)): if img_path.endswith('.jpg'): img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, img_path)) name = img_path.split('_')[0] X.append(img) y.append(name) # 构建特征提取网络 input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3)) backbone = tf.keras.applications.ResNet50V2( include_top=False, weights="./resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_tensor=input_layer, input_shape=None, pooling='avg', ) output_layer = ArcFace(n_classes=len(set(y)), margin=0.5)(backbone.output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer]) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(np.array(X), tf.keras.utils.to_categorical(y), epochs=10, batch_size=32, verbose=2) # 保存模型 if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) model.save(os.path.join(SAVE_PATH, 'model.h5'), save_format='h5')

sys.path.append('/path/to/your/module') 这将确保Python可以找到您的自定义模块并导入其中的类和函数。 如果以上方法无法解决您的问题，请提供更多的错误信息和上下文，我可以更好地帮助您解决这个问题。

assert os.path.exists(weights_path), f"weights {weights_path} not found." AssertionError: weights ./best_model.pth not found.怎么解决

这个Python代码片段是在使用assert语句检查os.path.exists(weights_path)的结果，如果文件路径weights_path不存在，则会抛出AssertionError，并附带错误消息。这里显示的错误信息是weights ./best_model....

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

y_true, y_pred = predict_folder(folder_path, "./weights/best_model.pth", json_path, 224, 5, device) 这里假设要预测的文件夹路径为 ./test，模型权重文件路径为 ./weights/best_model.pth，输入...

checkpoint_save_path = "./cwru_checkpoint/cwru_cnn.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('-------------load the model-----------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True, save_best_only=True) history = model.fit(x=x_train, y=y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_valid, y_valid), shuffle=True, callbacks=[cp_callback]) model.summary() 这段代码是做什么

这里设定了save_weights_only=True，只保存权重而不保存模型结构；save_best_only=True表示只保存最好的模型，即验证集上准确率最高的模型。 - model.fit函数用于训练模型。其中x_train和y_train是训练...

解释一下这段代码：import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(128, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500,batch_size=128, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码实现了使用 ResNet18 模型对图像进行分类和训练。首先通过导入 TensorFlow 和相关模块，加载训练和测试数据。之后，使用 ResNet18 模型构建一个神经网络，并编译模型，设置优化器和损失函数。接着，判断是否...

if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

如果 args.weights 参数不为空，则会检查指定的权重文件是否存在。接着，使用 torch.load() 函数加载权重文件，map_location=device 参数表示将模型加载到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。然后，删除与分类...

model_resnet = models.resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)会导致默认有全连接层吗？

models.resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1) 这行代码是在Keras中加载预训练的ResNet50模型，其中weights参数指定了模型的权重初始化来自于ImageNet数据集预训练的版本。这个版本的ResNet50确实...

对这段代码也使用多线程：def get_image_files(folder): image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png'] # 定义图片扩展名 image_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if os.path.splitext(file)[1].lower() in image_extensions: img_path = os.path.join(root, file) # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./all_files.txt','a') path_all_files.write(img_path+'\n') path_all_files.close() print(img_path) image_files.append(img_path) return image_files # 加载ONNX模型 ort_session = onnxruntime.InferenceSession('./best_weights.onnx') # 预处理输入图像 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # 创建线程池 executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/')

path_all_files = open('./all_files.txt','a') path_all_files.write(img_path+'\n') path_all_files.close() print(img_path) image_files.append(img_path) return image_files # 创建线程池 executor = ...

# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()

这段代码的作用是加载模型并进行推理。首先使用attempt_load()函数加载FP32模型，并检查输入图片的大小。如果half参数为True，则将模型转换为FP16精度。接下来，判断是否需要进行第二阶段的分类操作。...

weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

其中，weights_path是指定保存权重参数的路径，map_location='cpu'则是指定将模型参数加载到CPU上。 具体来说，torch.load()函数会将保存在weights_path中的模型权重参数加载到内存中，并返回一个字典对象...

解释weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

这段代码用于加载预训练的PyTorch模型权重，并将其存储在weights_dict字典中。具体来说，它使用了PyTorch的torch.load()函数来从指定的路径中加载模型权重。其中，torch.load()函数的第一个参数是一个包含模型权重的...

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

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【天线性能提升密籍】：深入探究均匀线阵方向图设计原则及案例分析

![均匀线阵方向图](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0080eea0ca4af421d2bc9c74b87376c4.webp?x-oss-process=image/format,png) # 摘要 本文深入探讨了均匀线阵天线的基础理论及其方向图设计，旨在提升天线系统的性能和应用效能。文章首先介绍了均匀线阵及方向图的基本概念，并阐述了方向图设计的理论基础，包括波束形成与主瓣及副瓣特性的控制。随后，论文通过设计软件工具的应用和实际天线系统调试方法，展示了方向图设计的实践技巧。文中还包含了一系列案例分析，以实证研究验证理论，并探讨了均匀线阵性能