pytorch_classification
时间: 2023-10-10 07:10:52 浏览: 38
pytorch_classification是一个用于分类任务的PyTorch库。在提供的引用中,通过创建假数据来模拟真实情况。它使用torch.cat函数将两个二维张量拼接在一起,其中x0和x1是类型0和类型1的特征数据,y0和y1是对应的标签数据。然后使用matplotlib.pyplot库将数据可视化为散点图。这是创建一个分类数据集的示例。
相关问题
File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 254, in <module> main(opt) File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 106, in main weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 加载模型的预训练权重 KeyError: 'model'怎么解决
这个错误通常是因为你尝试从一个不包含 "model" 键的字典中加载模型权重,而 "model" 键是在保存模型权重时使用的键。你需要检查你的模型权重文件,确保它是正确保存的,并且包含 "model" 键。
如果你确定你的模型权重文件是正确的,那么你可以尝试使用其他键来加载模型权重。例如,如果你的权重文件中使用了 "state_dict" 键,则可以使用以下代码加载模型权重:
```
weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["state_dict"]
model.load_state_dict(weights_dict)
```
这将加载模型权重,并将它们加载到你的模型中。
Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm study\code collection\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test5_resnet\train.py", line 133, in <module> main() File "E:\pycharm study\code collection\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test5_resnet\train.py", line 66, in main net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu')) # 载入模型权重 File "E:\Anaconda3\envs\pytorch_envir\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1671, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([5, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000, 512]). size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000]). 进程已结束,退出代码1
这个错误是在载入预训练模型参数时出现的,提示说载入的模型参数与当前模型的形状不匹配。具体来说,当前模型中最后一层全连接层(fc)的输出维度是1000,而预训练模型的全连接层输出维度是5,所以无法直接载入。你需要对预训练模型进行修改,使其最后一层全连接层的输出维度与当前模型相同,或者重新定义当前模型的最后一层全连接层,使其输出维度与预训练模型相同。
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