这行代码什么意思： pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth')

时间: 2024-01-06 22:05:41 浏览: 251
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torch（git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive）

这行代码的作用是从指定路径（'weights/OSN_UNet_weights.pth'）中加载预训练的模型权重，并将其存储在变量 pretrained 中。在 PyTorch 中，可以使用 torch.load() 函数来加载保存的模型文件。在这个例子中，模型文件的路径是 'weights/OSN_UNet_weights.pth'。
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pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth') model.load_state_dict(pretrained)

其中，torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth') 是用于加载预训练模型权重的方法，'weights/OSN_UNet_weights.pth' 是预训练模型的路径，您需要将其替换为您自己的预训练模型路径。 model.load_state_dict...

这个异常怎么解决：Traceback (most recent call last): File "D:/PyCharmProject/pythonProject/ImageForensicsOSN-main/osn.py", line 131, in <module> pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth') File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 581, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 230, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 211, in __init__ super(_open_file, self).__init__(open(name, mode)) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'weights/OSN_UNet_weights.pth'

这个异常的意思是Python找不到 weights/OSN_UNet_weights.pth 文件，很可能是该文件不存在或者文件...pretrained = torch.load('/path/to/weights/OSN_UNet_weights.pth') 这样可以确保代码能够正确地找到文件。

vgg_weights = torch.load('./weights/vgg16_reducedfc.pth')

这是一个Python代码行，它使用PyTorch库中的函数load()从指定路径（'./weights/vgg16_reducedfc.pth'）加载预训练好的VGG16卷积神经网络模型的权重参数。VGG16是一种经典的卷积神经网络模型，它在计算机视觉领域中...

state_dict = torch.load('pruned_model_weights.pth')

这行代码加载了剪枝后的模型的权重。state_dict是一个字典，其中包含了模型的所有权重参数。字典的键是参数的名称，而值是张量。你可以使用state_dict查看模型的权重参数，例如： print(state_dict.keys()) ...

解释代码：if __name__ == '__main__': ae_path = '../results/AE/best.pth' img_path = '../data/comsol_format_figures_simplify_copy' ae_model = AE(features_num = 700) ae_model.load_state_dict(torch.load(ae_path)) ae_model.eval() for idx, filename in enumerate(os.listdir(img_path)): img = cv2.imread(img_path + '/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图读取图片 img_tensor = transforms.ToTensor()(img) img_tensor = img_tensor.view(1, 1, 128, 128) output, features = ae_model(img_tensor) arr = features.detach().numpy() file_dir = '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt' np.savetxt(file_dir, arr)

4. 使用 torch.load 函数加载预训练的自动编码器模型的权重，并调用 ae_model.load_state_dict 方法将权重加载到 ae_model 中。 5. 调用 ae_model.eval() 将 ae_model 设置为评估模式，关闭 dropout 和 batch ...

为以下每句代码做注释：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])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() # 使用载入的模型进行推理，并输出预测结果 with torch.no_grad(): output = ...

checkpoint = torch.load("./weights/mobilenetV1X0.25_pretrain.tar", map_location=torch.device('cpu'))

这段代码使用了 PyTorch 的 torch.load 函数来加载预训练模型的权重参数。其中，"./weights/mobilenetV1X0.25_pretrain.tar" 是预训练模型文件的路径，map_location=torch.device('cpu') 参数表示将模型权重...

model = torch.load('./model_state_dict.pth')之后，如何打印到控制台

model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth')) # 打印模型结构 print(model.state_dict()) 如果你想查看整个模型的信息，可以使用print()函数来打印模型的字符串表示，例如： python ...

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个基于 PyTorch 搭建的 UNet 神经网络模型的训练与测试代码。具体来说，代码主要分为以下几个部分： 1. 导入 PyTorch 库和其他自定义的 Python 模块。 2. 定义了一些训练和测试时需要用到的参数，如...

net.load_state_dict(torch.load("../checkpoint/unet_depth=2_fold_1_dice_348055.pth"))

你好，这是一个加载 PyTorch 模型的代码，它的作用是将保存在 "../checkpoint/unet_depth=2_fold_1_dice_348055.pth" 文件中的模型参数加载到模型中。具体来说，它使用 PyTorch 的 load_state_dict() 函数将模型参数...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：log_dir = './logs/pretrain' if not os.path.isdir(log_dir): os.makedirs(log_dir) writer = SummaryWriter(log_dir) learning_rate = 1e-4 isp = torch.load('isp/ISP_CNN.pth').cuda() for k,v in isp.named_parameters(): v.requires_grad=False predenoiser = torch.load('./predenoising/PreDenoising.pth') for k,v in predenoiser.named_parameters(): v.requires_grad=False denoiser = RViDeNet(predenoiser=predenoiser).cuda() initial_epoch = findLastCheckpoint(save_dir=save_dir) if initial_epoch > 0: print('resuming by loading epoch %03d' % initial_epoch) denoiser = torch.load(os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pth' % initial_epoch)) initial_epoch += 1 opt = optim.Adam(denoiser.parameters(), lr = learning_rate) # Raw data takes long time to load. Keep them in memory after loaded. gt_raws = [None] * len(gt_paths) iso_list = [1600,3200,6400,12800,25600] a_list = [3.513262,6.955588,13.486051,26.585953,52.032536] g_noise_var_list = [11.917691,38.117816,130.818508,484.539790,1819.818657] if initial_epoch==0: step=0 else: step = (initial_epoch-1)*int(len(gt_paths)/batch_size) temporal_frames_num = 3

predenoiser = paddle.load('./predenoising/PreDenoising.pdparams') for k, v in predenoiser.named_parameters(): v.stop_gradient = True denoiser = RViDeNet(predenoiser=predenoiser) initial_epoch = ...

checkpoint = torch.load('checkpoint_0040.pth.tar', map_location=device)

这行代码是用于加载已经训练好的模型的checkpoint文件。具体来说，它会将保存在checkpoint_0040.pth.tar文件中的模型参数加载到当前的设备（例如CPU或GPU）中。 其中，'checkpoint_0040.pth.tar'是保存了模型参数...

model = torch.load("model_27_0.81.pth",DEVICE)

However, assuming that you have a PyTorch model saved in a file named "model_27_0.81.pth" and you have defined your device as "DEVICE", running the above code will load the saved model onto the ...

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

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，输入图片大小为 224，分类器的类别数为 5。 5. 绘制混淆矩阵： python cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) ...

FutureWarning: You are using torch.load with weights_only=False解决办法

torch.load默认设置weights_only=True，这意味着它只加载模型的权重而不是整个状态字典，包括优化器的状态。 如果你收到 FutureWarning about weights_only=False，这表示你可能是在尝试加载完整的状态字典，包括...

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json 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])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() # 在不进行梯度计算的情况下，使用模型进行预测 with torch.no_grad(): output...

# 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()

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。如果需要，就加载一个现有的分类器或者创建一个新...

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