model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device这段代码的作用是什么

时间: 2023-08-28 13:59:27 浏览: 214
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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

这段代码的作用是从指定路径加载模型的状态字典（state_dict）。模型的状态字典包含了模型的所有参数和缓冲区的信息。通过调用`torch.load`函数加载模型的状态字典，并使用`map_location`参数将其映射到指定的设备上（比如CPU或GPU），然后使用`load_state_dict`方法将加载的状态字典复制到当前模型中，从而恢复模型的参数和缓冲区。这样，您就可以在训练或推理之前加载已经保存的模型，并使用其中的参数进行后续的操作。
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pytorch 状态字典:state_dict使用详解

conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight'] model.conv1.weight.data.copy_(conv1_weight_state) 对于参数的训练性控制，可以通过遍历模型的参数并设置requires_grad属性来...
zip

LL.zip_android Star-Di_dict_star-dict_字典

综上所述，这个"LL.zip"文件包含的是一个用于Android版Star-Dict字典的二级索引生成工具，它的主要作用是优化字典的检索速度和效率，以便在移动设备上提供更好的用户体验。用户可以利用这个工具处理和生成适合...

def restore(self, save_path, model=None): if model is None: model = self.alg.model checkpoint = torch.load(save_path,map_location=torch.device('cpu')) # import pdb # pdb.set_trace() # a = torch.load_state_dict(checkpoint) model.load_state_dict(checkpoint)

这段代码是用来从指定路径 save_path 中加载模型参数到 model 中的。如果没有指定 model，则默认使用 self.alg.model。这个方法使用了 PyTorch 的 load() 方法来加载保存的模型参数。map_location 参数...

def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()

6. self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device))：从模型文件中加载模型参数，并将其赋值给self.model。 7. self.model = self.model.eval()：将self.model设置为评估模式，...

load_from = os.path.join(os.path.join(logs_save_dir, experiment_description, run_description, f"self_supervised_seed_{SEED}", "saved_models")) chkpoint = torch.load(os.path.join(load_from, "ckp_last.pt"), map_location=device) pretrained_dict = chkpoint["model_state_dict"] model_dict = model.state_dict()解释这段代码

这段代码实现了从之前训练的模型中加载预训练的参数。具体步骤如下： 1. load_from 变量是一个字符串，它拼接了之前保存模型的路径和文件名。 2. torch.load() 方法读取指定路径下的保存好的模型文件 ckp_last...

load_from = os.path.join(os.path.join(logs_save_dir, experiment_description, run_description, f"self_supervised_seed_{SEED}", "saved_models")) chkpoint = torch.load(os.path.join(load_from, "ckp_last.pt"), map_location=device) pretrained_dict = chkpoint["model_state_dict"] model_dict = model.state_dict() del_list = ['logits'] pretrained_dict_copy = pretrained_dict.copy()解释这段代码

然后，通过调用 torch.load() 函数将指定路径下的模型加载到内存中，这里使用了 map_location 参数将模型加载到指定的设备上。接下来，将模型的参数字典分别存储在 pretrained_dict 和 model_dict 变量中，...

class Extractor(object): def __init__(self, model_path, use_cuda=True): self.net = Net(reid=True) self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() and use_cuda else "cpu" state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device(self.device))[ 'net_dict'] self.net.load_state_dict(state_dict) logger = logging.getLogger("root.tracker") logger.info("Loading weights from {}... Done!".format(model_path)) self.net.to(self.device) self.size = (64, 128) self.norm = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])

这段代码定义了一个名为 Extractor 的类，用于对图像进行特征提取。类的构造函数中，接受两个参数： - model_path：预训练模型的路径。 - use_cuda：是否使用 GPU 进行计算。 在构造函数中，首先实例化一个 ...

def generate(self, onnx=False): #---------------------------------------------------# # 建立yolov3模型，载入yolov3模型的权重 #---------------------------------------------------# self.net = YoloBody(self.anchors_mask, self.num_classes) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.net.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.net = self.net.eval() print('{} model, anchors, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if not onnx: if self.cuda: self.net = nn.DataParallel(self.net) self.net = self.net.cuda()

这段代码定义了一个 generate 方法，该方法用于创建 YOLOv3 模型并载入预训练权重。如果 onnx 参数为 False，则将模型部署到 GPU 上进行加速，否则不使用 GPU，并将模型权重加载到模型中。在加载权重时，需要指定 ...

Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False

state_dict = torch.load(self.model_path, map_location=torch.device('cpu')) 或 state_dict = torch.load(self.model_path, map_location='cpu') 如果你看到了"AssertionError: Torch not compiled with CUDA ...

为基于cnn实现书法字体风格识别的python代码设计编写pyqt的gui界面，该程序包含以下几个模块（class MainWindow(QMainWindow)，def load_model(self)，def open_image(self)，def preprocess_images(self, image_paths)，def predict_images(self)，def display_images(self, image_paths)，def classify_image(self)）要求按一次“选择图片”按钮可以直接输入五张图片，并且按一次识别图片按钮之后一次性输出五个结果：class LeNet5(nn.Module): def init(self, num_class=10): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 5) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(28800, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, num_class) # 实现LeNet5模型的前向传播过程。输入通过卷积层、激活函数和池化层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。 def forward(self, x): # x: torch.Size([32, 3, 150, 150]) x = self.conv1(x) # torch.Size([32, 8, 146, 146]) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) # torch.Size([32, 8, 73, 73]) x = self.conv2(x) # torch.Size([32, 16, 69, 69]) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) # torch.Size([32, 16, 34, 34]) x = self.conv3(x) # torch.Size([32, 32, 30, 30]) x = self.relu(x) x = x.flatten(start_dim=1) # torch.Size([32, 28800]) x = self.fc1(x) # torch.Size([32, 2024]) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) # torch.Size([32, 4]) return x

self.model.load_state_dict(torch.load('lenet5.pth', map_location=torch.device('cpu'))) self.model.eval() def open_image(self): # 打开文件对话框选择图像文件 options = QFileDialog.Options() ...

Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch

例如，将state_dict = torch.load(self.model_path)修改为state_dict = torch.load(self.model_path, map_location='cpu')。另外，有时候还会出现"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误，这是...

定义能够使用edgeconnect的InpaintingModel_gen.pth预训练模型的生成器和加载模型进行图像修复的代码：

self.generator.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=self.device)) self.generator.eval() self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5,...

YOLO的算法核心是什么？能列举代码？

model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)['model'].float().state_dict()) else: # darknet format _ = load_darknet_weights(model, weights) # Eval mode model.eval() # Fuse ...

cemotion情感分析代码

model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))) model.eval() # 定义情感类别 label2word = { 0: '喜悦', 1: '愤怒', 2: '厌恶', 3: '低落', 4: '恐惧', 5: '悲伤', 6: ...

Stable Diffusion图片融合代码

model.load_state_dict(torch.load('path/to/model', map_location=device)) # 加载图片 image1 = Image.open('path/to/image1').convert('RGB') image2 = Image.open('path/to/image2').convert('RGB') x1 = ...

plmee中文事件抽取代码‘

self.model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))) self.model.eval() def extract(self, text): input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) ...

yolov5实时检测屏幕python代码

self.model.load_state_dict(torch.load(model_weights, map_location=self.device)["model"]) else: _ = load_darknet_weights(self.model, model_weights) self.model.eval() # Set in evaluation mode ...

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model.load_state_dict(torch.load('image_transformer_encoder.pth', map_location=torch.device('cpu'))) model.eval() with torch.no_grad(): output = model(image) return output 其中，我们还...

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model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))) model.eval() def classify(self, sentence): inputs = self.tokenizer(sentence, padding=True, truncation=True, return_...

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