weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

时间: 2024-05-27 14:07:57 浏览: 189
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keras读取h5文件load_weights、load代码操作

这行代码是用来加载PyTorch模型的权重参数的。其中，`weights_path`是指定保存权重参数的路径，`map_location='cpu'`则是指定将模型参数加载到CPU上。 具体来说，`torch.load()`函数会将保存在`weights_path`中的模型权重参数加载到内存中，并返回一个字典对象，其中包含了模型的所有参数。这个字典对象可以直接用来更新PyTorch模型的权重参数。
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解释weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

第二个参数map_location='cpu'表示将模型权重加载到CPU内存中。如果不指定map_location参数，则默认将模型加载到GPU内存中（如果可用）。最终，加载的模型权重会以一个字典的形式存储在weights_dict中。字典的key是...

model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码的作用是从指定路径 weights_path 加载预训练模型的参数，并将它们放在当前代码所在的设备上（通过 map_location 参数指定）。一般来说，预训练模型的参数都比较大，因此我们常常需要从本地或云端下载...

model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location="cpu")["model"], strict=False)

torch.load(weights_path, map_location="cpu") 加载保存的模型权重。["model"] 是一个字典键，它指定了我们要加载的模型的权重。strict=False 表示在加载权重时允许出现与模型结构不匹配的情况。这在微调模型...

weights_path = "./resNet50.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码使用了torch.load函数从weights_path中加载预训练的模型权重，并使用model.load_state_dict函数将这些权重应用到model中。需要注意的是，map_location参数用于指定模型应该被加载到哪个设备上，...

model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()

3. model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))：使用 PyTorch 的 load_state_dict() 函数加载预训练的模型权重。其中 torch.load() 函数将模型权重文件加载到内存中，并使用 ...

if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

接着，使用 torch.load() 函数加载权重文件，map_location=device 参数表示将模型加载到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。然后，删除与分类类别相关的权重（因为当前的模型可能与预训练模型的分类类别不同）。...

net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))

- torch.load(model_weight_path) loads the state dictionary from the file path specified by model_weight_path. - map_location='cpu' specifies that the loaded model should be moved to the CPU if ...

# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()

首先使用attempt_load()函数加载FP32模型，并检查输入图片的大小。如果half参数为True，则将模型转换为FP16精度。接下来，判断是否需要进行第二阶段的分类操作。如果需要，就加载一个现有的分类器或者创建一个新...

class Extractor(object): def __init__(self, model_path, use_cuda=True): self.net = Net(reid=True) self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() and use_cuda else "cpu" state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device(self.device))[ 'net_dict'] self.net.load_state_dict(state_dict) logger = logging.getLogger("root.tracker") logger.info("Loading weights from {}... Done!".format(model_path)) self.net.to(self.device) self.size = (64, 128) self.norm = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])

- model_path：预训练模型的路径。 - use_cuda：是否使用 GPU 进行计算。 在构造函数中，首先实例化一个 Net 类的对象，将参数 reid 设置为 True，表示需要进行特征提取。然后根据 use_cuda 参数决定使用 ...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、...在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、转换为Tensor并进行标准化。

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() y_true = [] y_pred = [] for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: img_path = os....

modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./runs/weights/lprnet_class.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()这些代码什么意思

这段代码定义了一个LPRNet模型，用于车牌识别。参数lpr_max_len表示车牌最大长度，phase表示...使用load_state_dict函数加载预训练权重，指定map_location为CPU。最后将模型转移到GPU上进行推理，并设置为eval模式。

model = Unet(num_classes=num_classes, pretrained=pretrained, backbone=backbone).train() if not pretrained: weights_init(model) if model_path != '': # ------------------------------------------------------# # 权值文件请看README，百度网盘下载 # ------------------------------------------------------# print('Load weights {}.'.format(model_path)) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) # pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} for k, v in pretrained_dict.items(): if k not in model_dict: print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} # 排除新加入的模块 与 model_dict不同名的层都被忽略 print('\n') for k, v in pretrained_dict.items(): if not (np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)): print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!shape') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} # 排除bufen_dict里与 model_dict 不同形状的权重 print('!!!!') model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)详细解释以及库函数参数

通过 torch.load() 函数加载权重文件，并通过 map_location 参数指定权重文件应该在哪个设备上运行。然后，将模型的状态字典存储在 model_dict 变量中，将预训练模型的状态字典存储在 pretrained_dict 变量...

state_dict = torch.load('pruned_model_weights.pth')

state_dict是一个字典，其中包含了模型的所有权重参数。字典的键是参数的名称，而值是张量。你可以使用state_dict查看模型的权重参数，例如： print(state_dict.keys()) 这将输出模型中所有权重参数的名称...

model.load_state_dict(torch.load(weights_path))代码解释

model.load_state_dict(torch.load(weights_path)) 是用来加载模型权重的代码。它的作用是将预训练好的模型权重从磁盘中加载到模型中。在 PyTorch 中，模型权重通常被保存在以 .pt 或 .pth 结尾的文件中，可以...

File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 254, in <module> main(opt) File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 106, in main weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 加载模型的预训练权重 KeyError: 'model'怎么解决

这个错误通常是因为你尝试从一个不包含 ...weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["state_dict"] model.load_state_dict(weights_dict) 这将加载模型权重，并将它们加载到你的模型中。
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