VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68] class Vgg19: def __init__(self, vgg19_npy_path=None): if vgg19_npy_path is None: path = inspect.getfile(Vgg19) path = os.path.abspath(os.path.join(path, os.pardir)) path = os.path.join(path, "vgg19.npy") vgg19_npy_path = path print(vgg19_npy_path) self.data_dict = np.load(vgg19_npy_path, encoding='latin1').item() print("npy file loaded")
时间: 2024-04-03 13:37:04 浏览: 10
这段代码进一步完善了之前定义的Vgg19类,其中np.load()函数用于载入预先训练好的VGG19模型的参数,encoding='latin1'参数用于指定读取文件时使用的编码方式。该函数返回一个字典类型的对象,包含了VGG19模型中所有层的权重和偏置等参数。这些参数被存储在self.data_dict变量中,并在载入完成后打印了一条提示信息。
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VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68] class Vgg19: def __init__(self, vgg19_npy_path=None): if vgg19_npy_path is None: path = inspect.getfile(Vgg19) path = os.path.abspath(os.path.join(path, os.pardir)) path = os.path.join(path, "vgg19.npy") vgg19_npy_path = path print(vgg19_npy_path)
这段代码定义了一个名为Vgg19的类,并且构造函数__init__()中包含一个参数vgg19_npy_path,如果该参数为None,则会指定一个默认路径为vgg19.npy文件所在路径。该类的作用是用于载入预先训练好的VGG19模型的参数,可用于图像分类、风格迁移等任务。VGG_MEAN是一个图像预处理时需要减去的均值向量,其值为[103.939, 116.779, 123.68]。
vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true)
vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码是用于创建一个VGG模型,并且将requires_grad参数设置为true。
VGG模型是一种深度卷积神经网络,通常用于图像分类任务。它的网络结构非常深,并且由多个卷积层和池化层组成。其中,requires_grad参数是用于决定是否对网络的参数进行反向传播时进行梯度更新。将其设置为true意味着我们希望在训练过程中更新VGG模型的参数。
当我们设置requires_grad为true时,PyTorch会自动跟踪所有涉及到该模型参数的操作,并计算梯度。这样,我们可以使用反向传播算法来更新模型参数,以使模型能够更好地适应训练数据。
需要注意的是,requires_grad参数对于不同的模型或网络层可能会有不同的默认值。通常情况下,默认值为false,即不对参数进行梯度更新。因此,当我们希望对模型参数进行训练时,需要将requires_grad设置为true。
总结起来,vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码创建了一个VGG模型,并设置了requires_grad参数为true,表示我们希望在训练过程中更新该模型的参数。这是深度学习训练过程中常见的用法。