with open('data/resnet_weights.pkl', 'rb') as f: weights = pickle.load(f) lasagne.layers.set_all_param_values(net['prob'], weights)
时间: 2024-02-04 11:03:56 浏览: 154
这段代码使用Python内置模块pickle读取名为'resnet_weights.pkl'的二进制文件中的权重信息,然后将这些权重参数设置为Lasagne神经网络中的参数。具体来说,这段代码首先打开了'resnet_weights.pkl'文件,并将其读取为二进制格式,然后使用pickle.load()函数将文件中的数据反序列化为Python对象。接着,使用lasagne.layers.set_all_param_values()函数将反序列化得到的权重参数应用到Lasagne神经网络中的'prob'层。这个操作相当于将预训练的ResNet模型的参数导入到一个新的网络当中,以便进行分类等任务。
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D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or `None` for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing `weights=ResNet34_Weights.IMAGENET1K_V1`. You can also use `weights=ResNet34_Weights.DEFAULT` to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 65, in <module> runPOS(source) File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 39, in __call__ capture = CaptureFrames(self.batch_size, source, show_mask=True) File "C:\Users\29800\Desktop\rPPG-master\capture_frames.py", line 20, in __init__ self.model.load_state_dict(torch.load('linknet.pth')) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.
这个警告和错误可能是由于使用了不兼容的 pickle 版本造成的。pickle 在序列化和反序列化 Python 对象时,需要使用相同版本的 pickle。如果对象是使用不同版本的pickle进行序列化的,那么在反序列化时就会出现 _pickle.UnpicklingError 错误。
解决方法是尝试更新 pickle 版本或者使用相同版本的 pickle 进行序列化和反序列化操作。如果你使用的是 Python 3,在进行 pickle 操作时,建议使用 "pickle" 模块的 "protocol" 参数指定协议版本,例如 pickle.dump(obj, file, protocol=4),指定协议版本为 4。这样可以确保在不同 Python 版本之间进行 pickle 操作时,能够更好地兼容。
此外,第一个警告是关于 PyTorch 中的 pretrained 参数已经被弃用,建议使用 weights 参数替代;第二个警告是关于传递给函数的参数已经被弃用,建议使用更合适的参数传递方式。建议按照警告信息进行修改,以免在将来的版本中出现问题。
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