def load_from(self, weights, n_block): ROOT = f"Transformer/encoderblock_{n_block}" with torch.no_grad(): query_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_Q, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t() key_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_K, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t() value_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_V, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t() out_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_OUT, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t()出现错误Transformer/encoderblock_0\\MultiHeadDotProductAttention_1/query\\kernel该怎么解决

时间: 2024-04-06 16:34:40 浏览: 108
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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

这个错误是因为你的模型中没有名为"Transformer/encoderblock_0/MultiHeadDotProductAttention_1/query/kernel"的权重，你需要检查一下你的模型权重文件中是否存在这个权重。如果不存在，你需要重新训练模型或者使用其他预训练模型权重。如果存在，你需要检查一下你的代码是否正确地加载了这个权重。
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libsvm-weights-2.9.zip_libsvm weight_libsvm-weights-2_weights.c_

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def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+math.exp(-z)) # random number def random_clamped(): return random.random()*2-1 # "神经元" class Neuron(): def __init__(self): self.biase = 0 self.weights = [] def init_weights(self, n): self.weights = [] for i in range(n): self.weights.append(random_clamped()) def __repr__(self): return 'Neuron weight size:{} biase value:{}'.format(len(self.weights), self.biase) # 层 class Layer(): def __init__(self, index): self.index = index self.neurons = [] def init_neurons(self, n_neuron, n_input): self.neurons = [] for i in range(n_neuron): neuron = Neuron() neuron.init_weights(n_input) self.neurons.append(neuron) def __repr__(self): return 'Layer ID:{} Layer neuron size:{}'.format(self.index, len(self.neurons)) 翻译

该类的 init_weights() 方法用于初始化权重值，其中 n 参数表示权重值的数量。 Layer 类代表神经网络中的一层神经元，其包含多个神经元（neurons）。该类的 init_neurons() 方法用于初始化神经元，其中 n_neuron 和...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

- heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True)将特征图与权重相乘，并按通道求和得到热力图。 - heatmap = F.relu(heatmap)对热力图进行ReLU激活。 - heatmap /= torch.max...

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits 请确保在使用loss.backward()之前，所有需要...

优化这段代码让其在gpu上可以更快运行：import torch.nn as nnclass MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) chunks = torch.stack(chunks, dim=0) weights = torch.stack([linear.weight for linear in self.linears], dim=0) outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs

outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs 此代码在创建每个线性层时使用 .to('cuda') 将其权重张量移动到 GPU 上。在 forward() 方法中，使用 ...

if pretrained: self.pretrained = pretrained if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0]

然后使用torch.load函数加载预训练参数，其中map_location参数指定了将预训练参数加载到CPU上。接下来获取预训练参数中的模型参数，并将patch_embed.proj.weight参数重复扩展到与输入图像的分辨率相同，以便进行卷积...

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class TransformerEncoder(d2l.Encoder): """Transformer编码器""" def __init__(self, vocab_size, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout, use_bias=False, **kwargs): super(TransformerEncoder, self).__init__(**kwargs) self.num_hiddens = num_hiddens self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, num_hiddens) self.pos_encoding = d2l.PositionalEncoding(num_hiddens, dropout) self.blks = nn.Sequential() for i in range(num_layers): self.blks.add_module("block"+str(i), EncoderBlock(key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias)) def forward(self, X, valid_lens, *args): # 因为位置编码值在-1和1之间， # 因此嵌入值乘以嵌入维度的平方根进行缩放， # 然后再与位置编码相加。 X = self.pos_encoding(self.embedding(X) * math.sqrt(self.num_hiddens)) self.attention_weights = [None] * len(self.blks) for i, blk in enumerate(self.blks): X = blk(X, valid_lens) self.attention_weights[ i] = blk.attention.attention.attention_weights return X X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

接下来创建了一个包含多个EncoderBlock的序列self.blks，每个EncoderBlock具有指定的参数。 在前向传播方法中，首先将输入张量X通过嵌入层和位置编码层进行处理。嵌入层将词索引转换为词向量，并与位置编码相加。...

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、...

给下面这段代码每行注释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()

7. def main(): 定义一个名为main的函数 8. device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")：使用GPU加速计算，如果GPU可用，就使用GPU，否则使用CPU 9. data_transform = transforms....

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

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...

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) ...

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。

D:\Python\python.exe D:/PycharmProjects/test_old/jiaba.py Loading weights from local directory Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/test_old/jiaba.py", line 34, in <module> ltp = LTP() File "D:\Python\lib\site-packages\ltp\interface.py", line 125, in LTP return LTP_neural._from_pretrained( File "D:\Python\lib\site-packages\ltp\nerual.py", line 568, in _from_pretrained state_dict = torch.load(model_file, map_location=map_location) File "D:\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 771, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "D:\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 270, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "D:\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 251, in __init__ super(_open_file, self).__init__(open(name, mode)) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'LTP/small\\pytorch_model.bin'

这个错误表示在 LTP/small 模型的目录中找不到 pytorch_model.bin 文件。这可能是由于模型文件未正确下载或配置引起的。请确保你已经正确地下载并设置了 LTP/small 模型，并确保在指定的目录下存在 pytorch_model....

优化这段代码来提高运行速度：import torch.nn as nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) outputs = [linear(chunk) for linear, chunk in zip(self.linears, chunks)] return torch.cat(outputs, dim=1)

outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs 此代码使用 torch.chunk() 将输入张量 x 沿着维度 1 分成 $5$ 个张量，然后使用 torch.stack() ...

# Second-stage classifier classify = False 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.to(device).eval()

这段代码是一个二阶段分类器的实现，其中classify参数控制是否...这段代码中的模型权重保存在weights/resnet101.pt文件中，通过torch.load函数加载。最后，将模型移动到指定的设备上（通过to(device)方法）进行推断。

逐行注释下面这段代码： width = proposal[:, 2] - proposal[:, 0] height = proposal[:, 3] - proposal[:, 1] ctr_x = proposal[:, 0] + 0.5 * width ctr_y = proposal[:, 1] + 0.5 * height gt_width = reference_box[:, 2] - reference_box[:, 0] gt_height = reference_box[:, 3] - reference_box[:, 1] gt_ctr_x = reference_box[:, 0] + 0.5 * gt_width gt_ctr_y = reference_box[:, 1] + 0.5 * gt_height dx = self.weights[0] * (gt_ctr_x - ctr_x) / width dy = self.weights[1] * (gt_ctr_y - ctr_y) / height dw = self.weights[2] * torch.log(gt_width / width) dh = self.weights[3] * torch.log(gt_height / height) delta = torch.stack((dx, dy, dw, dh), dim=1) return delta

dw = self.weights[2] * torch.log(gt_width / width) dh = self.weights[3] * torch.log(gt_height / height) # 将偏移量拼接成一个tensor返回 delta = torch.stack((dx, dy, dw, dh), dim=1) return delta
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资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表

![R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230216160916/Screenshot-2023-02-16-160901.jpg) # 1. R语言与GoogleVIS包概述 ## 1.1 R语言简介 R语言作为一款免费且功能强大的统计分析工具，已经成为数据科学领域中的主要语言之一。它不仅能够实现各种复杂的数据分析操作，同时，R语言的社区支持与开源特性，让它在快速迭代和自定义需求方面表现突出。 ## 1.2 GoogleVIS包的介绍 GoogleVIS包是R语言