from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url需要什么库

时间: 2023-11-28 10:04:04 浏览: 82
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nfs-utils-1.1.1.tar.gz_nfs utils_nfs-utils

需要安装PyTorch库。`load_state_dict_from_url` 是 PyTorch 提供的一个函数，用于从指定的URL加载预训练模型的权重。这个函数可以在torchvision.models中使用，可以通过pip安装。可以使用以下命令安装PyTorch： ``` pip install torch torchvision ```
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from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url

def load_state_dict_from_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True, check_hash=False): ... 其中，参数含义如下： - url：预训练模型参数的 URL。 - model_dir：模型参数的本地缓存...

from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url运用这个需要下载什么库

这个函数是 PyTorch 提供的，所以需要安装 PyTorch 库来使用它。可以通过以下命令安装 PyTorch： ...然后，您可以从 torchvision.models.utils 中导入 load_state_dict_from_url 函数并使用它。

from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url modulenotfounderror: no module named 'torchvision.models.utils'

出现该错误是因为没有找到名为"torchvision.models.utils"的模块，可能是因为你没有正确安装torchvision或者这个模块不存在。请检查安装是否正确或尝试升级torchvision版本。

cannot import name 'load_state_dict_from_url' from 'torchvision.models.resnet'

from torch.utils.model_zoo import load_url as load_state_dict_from_url 这个代码段将尝试从 torch.hub 中导入 load_state_dict_from_url 函数，如果出现 ImportError 错误，则会从 torch.utils.model...

No module named 'torchvision.models.utils'

解决这个问题的方法是将 'from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url' 改为 'from torch.hub import load_state_dict_from_url'。这个改变针对较高版本的PyTorch。通过这种方式，您可以导入...

Traceback (most recent call last): No module named 'torchvision.models.utils'

2. 根据引用的建议，尝试使用from torch.hub import load_state_dict_from_url替代from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url。这个替代语法适用于较高版本的pytorch。 请您尝试以上解决...

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as np# 加载自定义的vgg16模型vgg = models.vgg16(pretrained=False)vgg.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))vgg.features.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0) 对这个代码打包PyInstaller 中出现了无限递归问题

这个问题可能是因为 PyInstaller 在打包的时候没有正确处理 torch 库中的一些依赖关系导致的。你可以尝试使用 PyTorch 的官方提供的打包工具 torch.utils.bundled_inputs 来解决这个问题。具体使用方法可以参考 ...

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3. 如果你还是无法解决这个问题，那么你可以尝试使用引用中提供的解决办法，将from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url换为 from torch.hub import load_state_dict_from_url。 4. 如果以上...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

ema_model.load_state_dict(model.state_dict()) best_acc = test_acc # 更新学习率 scheduler.step() # 打印训练结果 print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}, ...

Pytorch中怎么使用vis.line 来画train_loss train_acc test_acc 这三条线在同一个图中 并给出一个在深度学习中以网络为resnet50 、数据集为cifar10、把输出的模型保存、输出的数据保存到csv文件中、把代码模块化的实战代码

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from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url # 定义一个包含 ConvBNReLU 的网络 class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.convbnrelu = nn....

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