model fuse

时间: 2023-11-09 07:45:33 浏览: 189
PY

dlcv_fuse_model_demo.py例子

在代码中使用fuse()函数的目的是进行模型融合，即将conv_bn和repvgg进行融合。fuse()函数的作用是将连续的卷积层和批归一化层合并为一个单独的运算，以提高模型的效率和性能。通过融合这两个层，可以减少模型的计算量和参数数量，从而加快模型的推理速度，并且在一些任务中可能会提高模型的准确性。eval()函数的作用是将模型设置为评估模式，这意味着模型在推理过程中不会进行梯度计算，只会进行前向传播，从而进一步提高模型的推理速度。
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# Load model google_utils.attempt_download(weights) model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float() # load to FP32 # torch.save(torch.load(weights, map_location=device), weights) # update model if SourceChangeWarning # model.fuse() model.to(device).eval() if half: model.half() # to FP16

接下来将模型转换为浮点数类型，使用 model.to(device) 将模型移动到指定设备上并设置为评估模式 model.eval()。如果 half 参数为真，则将模型转换为半精度浮点数类型。最后返回加载好的模型。

AttributeError: 'Model' object has no attribute 'fuse'

AttributeError: 'Model' object has no attribute 'fuse' 这是一个Python编程中的常见错误。它通常发生在尝试访问一个对象的属性或方法时，但这个对象实际上并没有这个属性。在这个例子中，Model 类型的对象不...

AttributeError: 'DetectionModel' object has no attribute 'fuse'

在这种情况下，您正在尝试访问 fuse 属性，但 DetectionModel 对象中没有该属性。 可能的原因是您使用了错误的类或方法。请确保您正在使用正确的对象并正确地调用方法。还要检查您的代码是否正确导入了所需的...

model = attempt_load(weights if isinstance(weights, list) else w, device=device, inplace=True, fuse=fuse)

这段代码的作用是尝试加载模型的权重。如果权重是一个列表，则加载所有权重。...另外，通过设置 fuse=True 可以启用模型融合，从而提高模型的推理速度。最后，device 参数指定模型在哪个设备上运行。

python main.py --do_train --epoch 10 --text_pretrained_model roberta-base --fuse_model_type OTE 单模态(--text_only --img_only)

这是一个命令行命令，主要作用是调用一个名为 main.py 的 Python ...--fuse_model_type OTE 表示使用 OTE 模型进行融合，同时还有一个可选参数 --text_only --img_only 表示只使用文本或者只使用图像进行训练。

Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 932, in _bootstrap_inner self.run() File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/home/zhxk/sufan/PLATE/1.30/1.30/weigh11_23/localcheck_checking.py", line 138, in load_check myJudge.update(moment, detects, frame,camera) # 按照跟踪结果，作出判断 #frame File "/home/zhxk/sufan/PLATE/1.30/1.30/weigh11_23/load_judge.py", line 145, in update one.plate_num(cropped) File "/home/zhxk/sufan/PLATE/Car_recognition-master/one.py", line 259, in plate_num detect_model = load_model(detect_model, device) # 初始化检测模型 File "/home/zhxk/sufan/PLATE/Car_recognition-master/one.py", line 63, in load_model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model File "/home/zhxk/sufan/PLATE/Car_recognition-master/models1/experimental.py", line 121, in attempt_load model.append(torch.load(w, map_location=map_location)['model'].float().fuse().eval()) # load FP32 model File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 607, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 882, in _load result = unpickler.load() File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 875, in find_class return super().find_class(mod_name, name)

这个错误是由于在加载模型时出现的。根据错误信息，似乎是在加载模型的过程中无法找到所需的类或属性。 可能的原因是在加载模型时，使用了一个不存在的类或属性。请检查加载模型的代码，确保它所依赖的类或属性是...

Traceback (most recent call last): File "main.py", line 3, in <module> import myframe File "/home/yolov5_dirver_detacte/myframe.py", line 4, in <module> import mydetect #yolo检测 File "/home/yolov5_dirver_detacte/mydetect.py", line 60, in <module> model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model File "/home/yolov5_dirver_detacte/models/experimental.py", line 118, in attempt_load model.append(torch.load(w, map_location=map_location)['model'].float().fuse().eval()) # load FP32 model File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/serialization.py", line 777, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\x1c'.

这个错误信息可能是因为尝试加载的模型文件中存在损坏或无效的数据导致的。可能的解决方法包括： 1. 检查模型文件路径是否正确，并确保文件存在。 2. 尝试重新下载模型文件，以确保它没有被损坏。...

class SizeBlock(nn.Module): def __init__(self, conv): super(SizeBlock, self).__init__() self.conv, inc = nc2dc(conv) self.glob = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64, 32) ) self.local = nn.Sequential( nn.Conv2d(inc, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 32, 3, padding=1) ) self.fuse = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 3 * 3 * 2, 3, padding=1) ) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, bsize): b, c, h, w = x.shape g_offset = self.glob(bsize) g_offset = g_offset.view(b, -1, 1, 1).repeat(1, 1, h, w).contiguous() l_offset = self.local(x) offset = self.fuse(torch.cat((g_offset, l_offset), dim=1)) fea = self.conv(x, offset) return self.relu(fea)和class ResBase(nn.Module): def __init__(self, res_name): super(ResBase, self).__init__() # model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=False, norm_layer=BN_2D) model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=True) self.sizeblock = SizeBlock self.conv1 = model_resnet.conv1 self.bn1 = model_resnet.bn1 self.relu = model_resnet.relu self.maxpool = model_resnet.maxpool self.layer1 = model_resnet.layer1 self.layer2 = model_resnet.layer2 self.layer3 = model_resnet.layer3 self.layer4 = model_resnet.layer4 self.avgpool = model_resnet.avgpool self.in_features = model_resnet.fc.in_features def forward(self, x, msize): print(x.shape) # torch.Size([8, 3, 384, 384]) x = self.sizeblock(x, msize) x = self.conv1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 192, 192]) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) # x = self.self.selist[1](x, msize) x = self.maxpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 96, 96]) x = self.layer1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 256, 96, 96]) # x = self.self.selist[2](x, msize) x = self.layer2(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 512, 48, 48]) # x = self.self.selist[3](x, msize) x = self.layer3(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 1024, 24, 24]) x = self.layer4(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 12, 12]) x = self.avgpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 1, 1]) x = x.view(x.size(0), -1) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048]) a = input() return x，如何使用SizeBlock的forward函数

这是两个PyTorch的神经网络模块的定义代码。第一个模块是一个尺寸块，包含一个全局特征模块和一个本地特征模块，同时还有一个融合模块。该模块的输入是一组图像和一个块大小，并通过卷积层返回处理后的特征图像。...

utils.fuse_all_conv_bn

utils.fuse_all_conv_bn通常是在深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）中的一种优化技巧，它合并了卷积层(Convolutional ...fused_module = fuse_conv_bn(model.conv1, model.bn1) model.conv1 = fused_module

Compared with homogeneous network-based methods, het- erogeneous network-based treatment is closer to reality, due to the different kinds of entities with various kinds of relations [22– 24]. In recent years, knowledge graph (KG) has been utilized for data integration and federation [11, 17]. It allows the knowledge graph embedding (KGE) model to excel in the link prediction tasks [18, 19]. For example, Dai et al. provided a method using Wasser- stein adversarial autoencoder-based KGE, which can solve the problem of vanishing gradient on the discrete representation and exploit autoencoder to generate high-quality negative samples [20]. The SumGNN model proposed by Yu et al. succeeds in inte- grating external information of KG by combining high-quality fea- tures and multi-channel knowledge of the sub-graph [21]. Lin et al. proposed KGNN to predict DDI only based on triple facts of KG [66]. Although these methods have used KG information, only focusing on the triple facts or simple data fusion can limit performance and inductive capability [69]. Su et al. successively proposed two DDIs prediction methods [55, 56]. The first one is an end-to-end model called KG2ECapsule based on the biomedical knowledge graph (BKG), which can generate high-quality negative samples and make predictions through feature recursively propagating. Another one learns both drug attributes and triple facts based on attention to extract global representation and obtains good performance. However, these methods also have limited ability or ignore the merging of information from multiple perspectives. Apart from the above, the single perspective has many limitations, such as the need to ensure the integrity of related descriptions, just as network-based methods cannot process new nodes [65]. So, the methods only based on network are not inductive, causing limited generalization [69]. However, it can be alleviated by fully using the intrinsic property of the drug seen as local information, such as chemical structure (CS) [40]. And a handful of existing frameworks can effectively integrate multi-information without losing induction [69]. Thus, there is a necessity for us to propose an effective model to fully learn and fuse the local and global infor- mation for improving performance of DDI identification through multiple information complementing.是什么意思

这段文字讨论了异质网络方法相对于同质网络方法更接近现实的原因，并介绍了知识图谱和知识图谱嵌入模型在链接预测任务中的应用。作者提出了一些方法来解决多信息融合和归纳能力限制等问题，包括使用药物的局部信息如...

torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'YoloBody' object has no attribute 'fuse'

Torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError是一个在PyTorch库中常见的错误，它通常发生在尝试访问一个模块（如YoloBody）上不存在的...if hasattr(model, 'fuse'): # 检查模型是否有fuse属性 model.fuse()
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