model_urls

时间: 2024-04-25 15:24:30 浏览: 8
model_urls是一个字典，其中键为模型名称（结构），值为对应的预训练模型参数的下载地址。它用于在导入预训练模型时指定模型的下载地址。\[1\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [读Pytorch源码之AlexNet和Vgg](https://blog.csdn.net/a906958671/article/details/104090354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [残差网络ResNet源码解析——Pytorch版本](https://blog.csdn.net/daodaipsrensheng/article/details/118029074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码实现了一个XceptionRGBD模型的构建，并可以选择是否使用预训练模型。如果选择使用预训练模型，它会下载预训练模型并将其加载到...而且，需要将预训练模型的URL作为参数传递给函数，而不是使用model_urls字典。

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1....

AttributeError: module 'torchvision.models.resnet' has no attribute 'model_urls'

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def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNet(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) # if key == 'conv1.weight': # continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码中的 _resnet 函数实现了一个 ResNet 网络的加载过程，其中 ResNet 类是一个 ResNet 网络的实现，load_state_dict_from_url 函数用于从官方预训练模型的 URL 中下载预训练模型的参数，model.state_...

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该函数接收几个参数: - arch：ResNet模型的版本，如resnet18、resnet34等。 - block：ResNet模型的基本块类型，如BasicBlock、Bottle...

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你可以使用 Python 中的 urllib 或者 requests 库来下载文件。这里以 requests 为例： python import requests ...filename = 'resnet50.pth' save_path = 'path/to/save' # 修改为你想要保存的路径 ...

def _vgg(arch: str, cfg: str, batch_norm: bool, pretrained: bool, progress: bool, **kwargs: Any) -> VGG: if pretrained: kwargs['init_weights'] = False model = VGG(make_layers(cfgs[cfg], batch_norm=batch_norm), **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) model.load_state_dict(state_dict) return model

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def init_weights(self, num_layers, pretrained=True): if pretrained: # print('=> init resnet deconv weights from normal distribution') for _, m in self.deconv_layers.named_modules(): if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) if self.deconv_with_bias: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): # print('=> init {}.weight as 1'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) # print('=> init final conv weights from normal distribution') for head in self.heads: final_layer = self.__getattr__(head) for i, m in enumerate(final_layer.modules()): if isinstance(m, nn.Conv2d): # nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) if m.weight.shape[0] == self.heads[head]: if 'hm' in head: nn.init.constant_(m.bias, -2.19) else: nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) nn.init.constant_(m.bias, 0) #pretrained_state_dict = torch.load(pretrained) url = model_urls['resnet{}'.format(num_layers)] pretrained_state_dict = model_zoo.load_url(url) print('=> loading pretrained model {}'.format(url)) self.load_state_dict(pretrained_state_dict, strict=False) else: print('=> imagenet pretrained model dose not exist') print('=> please download it first') raise ValueError('imagenet pretrained model does not exist')

这段代码是一个神经网络模型初始化权重的函数。根据输入的参数，函数会根据预训练的权重初始化模型的卷积层和批归一化层的权重。如果pretrained参数为True，函数还会加载预训练模型的权重。 具体地，函数会遍历模型...

from django.contrib import admin from django.urls import reverse from django.utils.html import format_html from django.shortcuts import redirect from .models import Drug @admin.register(Drug) class DrugAdmin(admin.ModelAdmin): change_list_template = 'admin/drug/change_list.html' def get_urls(self): urls = super().get_urls() custom_urls = [ path('import-csv/', self.import_csv), ] return custom_urls + urls def import_csv(self, request): if request.method == 'POST': # TODO: import CSV data self.message_user(request, 'CSV data imported successfully') return redirect('..') return render(request, 'admin/drug/import_csv.html') def changelist_view(self, request, extra_context=None): if not request.GET.get('ordering'): # set default ordering request.GET = request.GET.copy() request.GET['ordering'] = 'name' return super().changelist_view(request, extra_context=extra_context) def interaction_display(self, obj): return format_html('{}', obj.interaction) interaction_display.short_description = 'Interaction' def get_actions(self, request): actions = super().get_actions(request) del actions['delete_selected'] return actions def delete_model(self, request, obj): # TODO: delete model pass def delete_selected(self, request, queryset): # TODO: delete selected models pass def get_queryset(self, request): qs = super().get_queryset(request) qs = qs.order_by('name') return qs def add_view(self, request, form_url='', extra_context=None): self.change_list_template = None return super().add_view(request, form_url=form_url, extra_context=extra_context) def change_view(self, request, object_id, form_url='', extra_context=None): self.change_list_template = None return super().change_view(request, object_id, form_url=form_url, extra_context=extra_context) def delete_view(self, request, object_id, extra_context=None): self.change_list_template = None return super().delete_view(request, object_id, extra_context=extra_context) 怎么重写ModelAdmin中的特性

1. get_urls()：返回一个包括自定义URL路由的URLconf列表。 2. changelist_view()：返回一个HttpResponse对象，它将呈现显示模型对象的更改列表视图。 3. add_view()：返回一个HttpResponse对象，它将呈现用于添加新...

from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url

state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[self.model_name]) model.load_state_dict(state_dict) return model model = ResNet('resnet50') 在上面的代码中，我们定义了一个ResNet类，该类使用...

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