hrnet网络加载预训练模型后冻结stage4部分的训练参数以后代码运行报错:RuntimeError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)是为什么
时间: 2024-03-28 21:38:15 浏览: 18
这个错误通常是由于使用了错误的维度来访问张量而导致的。在训练时冻结了 `stage4` 部分的参数后,模型在前向传播时可能会出现维度不匹配的问题,这通常是因为您的修改导致了张量的形状发生变化。
我建议您检查一下修改的代码,确保在冻结参数后,模型的输出形状没有发生变化。您可以在修改代码后,打印一下模型的输出形状,确保它们与您期望的形状相匹配。另外,也可以尝试使用 PyTorch 提供的调试工具,在运行时打印张量的形状和值,来更好地了解问题所在。
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hrnet 预训练模型
HRNet是一种高分辨率网络,可以用于图像分类、物体检测、关键点检测等计算机视觉任务。HRNet的预训练模型可以在ImageNet数据集上进行训练,可以通过下载预训练模型来加快自己的模型训练过程。如果你需要HRNet的预训练模型,可以在HRNet的官方GitHub仓库中找到。
在这个仓库中,有多个HRNet的预训练模型可以供下载,包括HRNet-W18、HRNet-W32、HRNet-W40和HRNet-W44等不同版本。这些预训练模型都是在ImageNet数据集上进行训练得到的,可以用于各种计算机视觉任务的迁移学习。如果你需要使用HRNet进行图像分类或物体检测等任务,可以在这个仓库中下载相应的预训练模型并进行微调。
将hrnet模型中的lastlayer层后加一个胶囊网络拼接成新的模型,新模型训练的train代码中的loss函数怎么写
在将HRNet模型的lastlayer层后加上胶囊网络后,您可以使用以下代码示例来编写训练新模型的loss函数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class NewModel(nn.Module):
def __init__(self, hrnet_model, capsule_model):
super(NewModel, self).__init__()
self.hrnet_model = hrnet_model
self.capsule_model = capsule_model
def forward(self, x):
hrnet_output = self.hrnet_model(x)
capsule_output = self.capsule_model(hrnet_output)
return hrnet_output, capsule_output
# 创建新模型
hrnet_model = HRNet() # 使用您自己定义的HRNet模型
capsule_model = CapsuleNet() # 使用您自己定义的胶囊网络模型
new_model = NewModel(hrnet_model, capsule_model)
# 定义损失函数
def loss_fn(hrnet_output, capsule_output, targets):
# 计算HRNet模型的损失
hrnet_loss = hrnet_criterion(hrnet_output, targets)
# 计算胶囊网络模型的损失
capsule_loss = capsule_criterion(capsule_output, targets)
# 综合两个损失
total_loss = hrnet_loss + capsule_loss
return total_loss
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(new_model.parameters(), lr=0.001)
# 在训练循环中使用该loss函数进行训练
for epoch in range(num_epochs):
for images, labels in train_data_loader:
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
hrnet_output, capsule_output = new_model(images)
# 计算损失
loss = loss_fn(hrnet_output, capsule_output, labels)
# 反向传播及优化
loss.backward()
optimizer.step()
```
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您自己定义的HRNet模型和胶囊网络模型来编写相应的代码。同时,您可能需要调整学习率、损失函数和优化器等超参数以适应您的具体任务和数据集。