best_acc = 0.0 save_path = './resNet50.pth'#生成文件

时间: 2024-03-31 10:38:57 浏览: 138
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detection_Resnet50_Final.pth, Resnet50_Final.pth

这段代码用于定义最佳准确率和模型保存路径，以便在训练过程中保存最佳模型。 首先，我们将最佳准确率best_acc初始化为0.0，表示当前还没有找到最佳模型。然后，我们定义模型保存路径save_path，即将训练后得到的最佳模型参数保存到哪个文件中。在这里，我们将文件名设置为resNet50.pth。 最后，我们可以在训练过程中，通过比较当前准确率和最佳准确率，来判断是否需要保存当前模型。如果当前准确率大于最佳准确率，就将最佳准确率更新为当前准确率，并将模型参数保存到指定的文件中。这样，在训练结束后，我们就可以得到在验证集上表现最好的模型参数，以便后续使用。
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biubug6/Pytorch_Retinaface：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface。这里用到的预训练模型Resnet50_Final.pth。
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resnet50_coco_best_v2.0.1.h5

在实际应用中，resnet50_coco_best_v2.0.1.h5 可能被用作基础模型，在其上添加额外的层来适应特定的任务，比如添加一个区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）来生成候选框，再配合分类和回归层实现目标...

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()

2. model_weight_path = "./resNet50.pth"：设置模型权重文件的路径，即预训练的 ResNet50 模型的权重文件。 3. model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))：使用 PyTorch 的 ...

model_weight_path = "./resnet50-pre.pth"#训练文件 missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码用于加载ResNet-50模型预训练好的权重参数。在深度学习中，通常需要使用大量的数据进行模型训练，训练完成后可以得到模型的权重参数。这些参数可以被保存下来，以便在需要的时候重新加载到模型中，从而避免...

save_path='./model/ResNet18_rms_2-3x3.pth'是什么意思

save_path='./model/ResNet18_rms_2-3x3.pth' 表示保存模型的路径和文件名。在这个例子中，模型将被保存在名为 "ResNet18_rms_2-3x3.pth" 的文件中，该文件位于当前目录下的 "model" 文件夹中。这个路径和文件名是...

model_path = 'models/resnet34.pth'代码的意思

该代码的意思是将模型路径设置为 'models/resnet34.pth'。其中，'models'是模型所在的文件夹，'resnet34.pth'是模型的文件名。此代码通常用于加载预训练的模型，以便在后续的任务中使用。

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))

这段代码加载了预训练的ResNet-50模型的权重，并将这些权重应用到之前创建的模型model中。具体地，这段代码首先定义了一个变量weights_path，表示预训练的模型权重文件的路径。然后，代码使用assert语句来判断...

data_root = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "../..")) # get data root path image_path = data_root + "/算法/Resnet/data_set/" # data set path 这里需要改，在这个路径里找train

其中，os.getcwd()用于获取当前工作目录的路径，os.path.abspath()用于获取该路径的绝对路径。通过os.path.join()函数将上层目录路径与"data_set/"拼接在一起，组成完整的数据集路径。 在这个完整的数据集路径下，...

解释每一句# 读取训练好的模型 import paddle from ppcls.modeling.architectures.se_resnet_vd import SE_ResNet50_vd model = SE_ResNet50_vd(class_dim=16) model.set_state_dict(paddle.load('./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'))

这段代码的作用是读取训练好的模型。下面是每一句的解释： 1. import paddle：导入PaddlePaddle深度学习框架，以便...其中'./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'是训练好的模型参数文件的路径。

为以下每句代码做注释：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])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() # 使用载入的模型进行推理，并输出预测结果 with torch.no_grad(): output = ...

model=tf.keras.applications.resnet.ResNet50(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=5)

这段代码使用Keras框架提供的ResNet50模型，创建了一个卷积神经网络模型。 具体地，使用tf.keras.applications.resnet.ResNet50()函数创建一个ResNet50模型，该函数的参数包括： - include_top：是否包含模型的...

import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test...

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json 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])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() # 在不进行梯度计算的情况下，使用模型进行预测 with torch.no_grad(): output...

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

best_acc = 0.0 for epoch in range(start_epoch, EPOCHS + 1): model.train() train_loss = 0.0 train_corrects = 0 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to...

checkpoint = torch.load('D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth', map_location='cpu')

其中，'D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth'是checkpoint文件的路径，map_location='cpu'表示将模型加载到CPU上（如果原模型是在GPU上训练的话）。 具体来说，torch.load函数会...

import os from tqdm import tqdm import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from arcface import ArcFace # 数据集路径 DATA_DIR = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/date' # 训练模型保存路径 SAVE_PATH = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/model/arcface' # 读取数据集 X = [] y = [] for img_path in tqdm(os.listdir(DATA_DIR)): if img_path.endswith('.jpg'): img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, img_path)) name = img_path.split('_')[0] X.append(img) y.append(name) # 构建特征提取网络 input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3)) backbone = tf.keras.applications.ResNet50V2( include_top=False, weights="./resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_tensor=input_layer, input_shape=None, pooling='avg', ) output_layer = ArcFace(n_classes=len(set(y)), margin=0.5)(backbone.output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer]) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(np.array(X), tf.keras.utils.to_categorical(y), epochs=10, batch_size=32, verbose=2) # 保存模型 if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) model.save(os.path.join(SAVE_PATH, 'model.h5'), save_format='h5')

sys.path.append('/path/to/your/module') 这将确保Python可以找到您的自定义模块并导入其中的类和函数。 如果以上方法无法解决您的问题，请提供更多的错误信息和上下文，我可以更好地帮助您解决这个问题。

解释一下这段代码：import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(128, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500,batch_size=128, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码实现了使用 ResNet18 模型对图像进行分类和训练。首先通过导入 TensorFlow 和相关模块，加载训练和测试数据。之后，使用 ResNet18 模型构建一个神经网络，并编译模型，设置优化器和损失函数。接着，判断是否...

model_urls = { 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth', 'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth', }想将这个model下载到指定位置

其中，url 是下载链接，filename 是你想要保存的文件名，save_path 是你想要保存的目录，stream=True 表示以流的方式下载文件，可以避免一次性将整个文件下载到内存中导致内存不足。接下来，使用 requests...

checkpoint = torch.load(f'../Results/pretrain/resnet_small/checkpoint.pth', map_location='cpu') checkpoint = checkpoint['model'] model_res.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

这段代码的作用是从指定的路径加载预训练模型的参数。具体来说，它首先使用torch.load函数从指定路径加载预训练模型的参数checkpoint，并将这个参数保存在变量checkpoint中。然后，它从checkpoint字典中提取出键为...

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