if not train: # Load Pretrained Weights model_spot.load_weights(path) else: model_spot.set_weights(weight_reset_spot) history_spot = model_spot.fit( X_train, np.array(y_train), batch_size=batch_size, epochs=epochs_spot, verbose=0, validation_data = (X_test, np.array(y_test)), shuffle=True, callbacks=[keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath = path, save_weights_only=True )], )

时间: 2024-02-10 10:32:54 浏览: 148
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keras读取h5文件load_weights、load代码操作

从这段代码中可以看出，如果train为False，则会加载预训练的权重；如果train为True，则会使用重置后的权重进行训练。在训练时，使用了批处理大小为batch_size，训练轮数为epochs_spot，同时设置了验证集为(X_test, np.array(y_test))，并打乱数据顺序。此外，还使用了回调函数keras.callbacks.ModelCheckpoint，用于在每个epoch结束时保存模型权重。保存的路径为path。
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if train: model_spot_recog.save_weights(path) # Save Weights else: model_spot_recog.load_weights(path) # Load Pretrained Weights results = model_spot_recog.predict( X_test, verbose=1 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'save_weights'

根据你提供的代码，错误是由于 model_spot_recog 是一个空对象，即 NoneType，而不是一个有效的模型对象。因此，它没有 save_weights 方法。 你需要检查 model_spot_recog 对象的初始化和赋值过程，确保它被...

# 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...

if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0] ## Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False) logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys)) logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys)) logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'") del checkpoint torch.cuda.empty_cache() elif self.pretrained is None: self.apply(_init_weights) else: raise TypeError('pretrained must be a str or None')

首先判断是否需要加载预训练模型，如果需要，则从指定的路径加载预训练模型的参数，并将模型的 patch_embed.proj.weight 层的权重进行重新计算，以适应输入的 patch 大小。然后将加载的参数应用到当前模型中。如果...

解释def run(FLAGS, cfg): # build Tracker tracker = Tracker(cfg, mode='test') # load weights if cfg.architecture in ['DeepSORT']: if cfg.det_weights != 'None': tracker.load_weights_sde(cfg.det_weights, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_sde(None, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_jde(cfg.weights)

3. 判断 cfg.det_weights 是否为 'None'，即检测模型权重是否存在，如果存在则加载检测模型权重 cfg.det_weights 和重识别模型权重 cfg.reid_weights，否则只加载重识别模型权重 cfg.reid_weights。 4. 如果成功加载...

if not pretrained: weights_init(model) if model_path != "": if local_rank == 0: print('Load weights {}.'.format(model_path))

接下来，判断是否存在预训练权重文件的路径 model_path。如果存在，再根据是否是分布式训练来判断是否需要加载权重文件。如果是分布式训练，只有 local_rank 为 0 的进程会加载权重文件，其他进程等待加载完成后再...

# Load model google_utils.attempt_download(weights) model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float() # load to FP32 # torch.save(torch.load(weights, map_location=device), weights) # update model if SourceChangeWarning # model.fuse() model.to(device).eval() if half: model.half() # to FP16

首先会调用 google_utils.attempt_download(weights) 来下载模型权重文件，如果已经下载过了就不会再次下载。然后使用 torch.load 函数来加载模型，其中 map_location 参数用来指定加载到哪个设备上，如 'cpu...

def color_map(ax2, lamx, lamy, lamplot, model_BT, model_weights, Psi_model, cmaplist, terms, label): predictions = np.zeros([lamx.shape[0], terms]) cmap_r = list(reversed(cmaplist)) for i in range(len(model_weights)-1): model_plot = GetZeroList(model_weights) model_plot[i] = model_weights[i] model_plot[-1][i] = model_weights[-1][i] # print(model_plot) Psi_model.set_weights(model_plot) lower = np.sum(predictions,axis=1) if label == 'x': upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() else: upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() im = ax2.fill_between(lamplot[:], lower.flatten(), upper.flatten(), zorder=i+1, alpha=1.0, color=cmap_r[i])

其中ax2是要绘制的坐标轴，lamx和lamy是坐标轴上的网格点，lamplot是要绘制的区域，model_BT是一个模型对象，model_weights是一个包含模型权重的列表，Psi_model是一个神经网络对象，cmaplist是一个...

def init_weights(self, num_layers, pretrained=True): if pretrained: # print('=> init resnet deconv weights from normal distribution') for _, m in self.deconv_layers.named_modules(): if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) if self.deconv_with_bias: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): # print('=> init {}.weight as 1'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) # print('=> init final conv weights from normal distribution') for head in self.heads: final_layer = self.__getattr__(head) for i, m in enumerate(final_layer.modules()): if isinstance(m, nn.Conv2d): # nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) if m.weight.shape[0] == self.heads[head]: if 'hm' in head: nn.init.constant_(m.bias, -2.19) else: nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) nn.init.constant_(m.bias, 0) #pretrained_state_dict = torch.load(pretrained) url = model_urls['resnet{}'.format(num_layers)] pretrained_state_dict = model_zoo.load_url(url) print('=> loading pretrained model {}'.format(url)) self.load_state_dict(pretrained_state_dict, strict=False) else: print('=> imagenet pretrained model dose not exist') print('=> please download it first') raise ValueError('imagenet pretrained model does not exist')

如果pretrained参数为True，函数还会加载预训练模型的权重。 具体地，函数会遍历模型的deconv_layers，并对其中的卷积层和批归一化层进行初始化。对于卷积层，权重会从均值为0、标准差为0.001的正态分布中采样得到...

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 ...

_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

这是一个配置文件，其中定义了模型的各种参数和选项。模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth"。还指定了模型的传输类型、是否保存...

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

这段代码是用来加载预训练的权重文件并将其应用到模型中的。...最后，将 pretrained_dict 中的键-值对合并到 model_dict 中，并通过 model.load_state_dict() 函数将新的状态字典加载到模型中。

class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

本地训练函数local_train接受一个权重参数weights，并将其设置为local_model的加密权重。在函数中，使用随机梯度下降算法对模型进行训练，其中每次迭代从数据集中随机选择一个batch_size大小的样本进行训练。在计算...

if pretrained: self.pretrained = pretrained if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0]

首先检查预训练参数是否为字符串类型，如果是，则调用_init_weights函数对模型参数进行初始化，并打印日志信息。然后使用torch.load函数加载预训练参数，其中map_location参数指定了将预训练参数加载到CPU上。接下来...

def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

需要注意的是，该代码使用了加密技术对模型参数进行保护，其中local_model.encrypt_weights是加密后的模型参数，Server.private_key是服务器的私钥。代码中的neg_one是对-1进行加密的结果，用于计算梯度。

base_model = tf.keras.Model(input1, max3, name="3dcnn") # Build the base model base_model.summary() base_model.load_weights('Modelli/CNN_weights_Hipp_finale.h5', by_name=True) #base_model.load_weights('Modelli/CNN_VOID_weights_15.h5', by_name=True) base_model.trainable = False # 固定base_model的参数不进行训练 # Set the learning Rate initial_learning_rate = 0.0001 reduce_Rl=tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=2, verbose=1)

base_model.trainable = False 表示将模型中的参数固定不进行训练。initial_learning_rate 表示学习率的初始值。reduce_Rl 是一个回调函数，用于在训练过程中动态地调整学习率。具体来说，当验证集上的损失...

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_path, map_location=device)) model.eval() y_true = [] y_pred = [] for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith("....
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