detectron2 保存模型结构
时间: 2023-12-31 09:07:28 浏览: 25
Detectron2 使用 PyTorch 来训练和保存模型,因此可以使用 PyTorch 的相关函数来保存模型结构。
要保存模型结构,可以使用 Detectron2 中的 `model.save()` 函数。该函数会将模型的权重和结构都保存到指定的文件中。以下是一个示例:
```python
from detectron2.engine import DefaultTrainer
# 创建并训练模型
trainer = DefaultTrainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=False)
trainer.train()
# 保存模型
model = trainer.model
model.save("path/to/model.pth")
```
保存后的模型文件是一个 `.pth` 文件,其中包含了模型的结构和权重。如果需要加载模型,可以使用 PyTorch 的 `torch.load()` 函数进行加载:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load("path/to/model.pth")
```
相关问题
detectron2模型转onnx
Detectron2是基于PyTorch框架开发的目标检测库,而ONNX是一种跨平台、高效的模型表示格式。将Detectron2模型转换为ONNX格式可以使其在其他平台上运行,提高模型的可移植性和灵活性。
以下是将Detectron2模型转换为ONNX格式的一般步骤:
1. 安装ONNX库:使用pip或conda安装ONNX库。
2. 导出模型:使用Detectron2提供的导出函数将模型导出为PyTorch模型。
```
from detectron2.export.torchscript import export_torchscript_with_instances
model = .... # the detectron2 model
traced = export_torchscript_with_instances(model, ....)
```
在导出模型时,需要指定输入张量的大小和类型,以及输出张量的名称和类型。
3. 转换模型:使用ONNX库将PyTorch模型转换为ONNX格式。
```
import onnx
onnx_model = onnx.load("model.pt")
onnx.checker.check_model(onnx_model)
onnx.save(onnx_model, "model.onnx")
```
在转换模型时,需要注意模型的输入和输出张量名称、类型和形状是否与导出时指定的一致。
完成上述步骤后,就可以将Detectron2模型转换为ONNX格式了。
detectron2 读取pth预训练模型
要在Detectron2中加载一个预训练的PyTorch模型,可以使用`Detectron2 Checkpointer`类。该类提供了一个方便的方法来加载预训练模型的权重,并将它们复制到Detectron2的模型中。
以下是一个简单的例子,展示了如何加载一个预训练的ResNet-50模型并在Detectron2中使用它:
```python
import torch
import detectron2.utils.checkpoint as checkpoint
# 创建一个ResNet-50模型
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False),
torch.nn.BatchNorm2d(64),
torch.nn.ReLU(inplace=True),
# ... 添加更多的卷积层和全连接层 ...
)
# 从.pth文件中加载预训练模型的权重
checkpoint_file = "path/to/pretrained_resnet50.pth"
checkpoint = torch.load(checkpoint_file)
model.load_state_dict(checkpoint["model_state_dict"])
# 将模型添加到Detectron2的模型中
from detectron2.modeling import build_model
cfg = ... # 构建你的Detectron2配置文件
model = build_model(cfg)
model.backbone.bottom_up = model
```
在这个例子中,我们首先定义了一个ResNet-50模型。然后,我们使用`torch.load`函数从.pth文件中加载了预训练模型的权重。最后,我们将模型添加到Detectron2的模型中,并将其设置为backbone.bottom_up。这使得Detectron2可以使用预训练模型的权重来初始化其backbone网络。