我创建了一个用于转移学习的PyTorch torchvision模型,使用了预先构建的ResNet50基模型,如下所示:
# Create base model from torchvision.models
model = resnet50(pretrained=True)
num_features = model.fc.in_features
# Define the network head and attach it to the model
model_head = nn.Sequential(
以前,我成功地加载了一个带有ResNet参数的ResNet50_Weights模型,但是突然间,我开始得到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "splitting_models.py", line 3, in <module>
from torchvision.models.resnet import ResNet50_Weights
ImportError: cannot import name 'ResNet50_Weights' from 'torchvision.mo
我在PyTorch中使用预先训练过的PyTorch模型和传输学习来分类我自己的数据集。这是很好的工作,但我认为我可以进一步提高我的分类性能。我们的图像有不同的尺寸,它们都被调整大小以适应我的模型的输入(例如,224x224像素)。
然而,原始图像大小通常表示该图像属于的类的很多。因此,我认为,添加原始图像维作为模型的第二输入可能会有所帮助。
目前,我在PyTorch中构建了这样的模型:
model = resnet50(pretrained=True) # Could be another base model as well
for module, param in zip(model.m
下面是一篇关于修改后的模型的量化感知培训Resnet18教程,如下所示:
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[ ]:
# Modified from
# https://github.com/pytorch/vision/blob/release/0.8.0/torchvision/models/resnet.py
import torch
from torch import Tensor
import torch.nn as nn
from torch.hub import load_state_dict_from_url
from
我已经在Pytorch中实现了一个自动编码器,并希望从指定的编码层提取表示(输出)。这种设置类似于使用子模型进行预测,我们过去在Keras中有这样的子模型。 然而,在Pytorch中实现类似的东西看起来有点挑战。我尝试了在How to get the output from a specific layer from a PyTorch model?和https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/nnft_tutorial.html中解释的前向钩子,但是没有用。 你能帮我从一个特定的层得到输出吗? 我附上了我的代码如下: cla
我已经创建了一个简单的pytorch分类模型,其中包含了使用sklearns make_classification生成的样本数据集。即使经过几千年的训练,模型的精度仍在30 %至40 %之间。在训练过程中,损失值波动很大很大。我想知道为什么这个模型没有学习,是否是由于代码中的一些逻辑错误。
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.nn as nn
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_s
我在这里阅读了这篇关于迁移学习的非常有用的Keras教程:
我认为这可能非常适用于这里的鱼类数据,并开始沿着这条路线走下去。我尽我所能地按照教程去做。代码一团糟,因为我只是想弄清楚所有东西是如何工作的,但可以在这里找到它:
为了简洁起见,下面是我在这里执行的步骤:
model = ResNet50(top_layer = False, weights="imagenet"
# I would resize the image to that of the standard input size of ResNet50.
datagen=ImageDataGenerator(
在我从torchvision.models中获取一个经过预先训练的模型之后,我希望所有的ReLU实例都到register_backward_hook(f)中,如下所示:
for pos, module in self.model.features._modules.items():
for sub_module in module:
if isinstance(module, ReLU):
module.register_backward_hook(f)
对我来说,问题是如何在模型中找到所有的ReLU。对于densenet161,ReLU不仅存在
我只是尝试使用ResNet18库来训练一个PyTorch模型。培训数据集由25,000幅图像组成。因此,即使是第一个时代也要花很多时间才能完成。因此,我希望在取得一定的进展后再作出一定的否定。完成了批量迭代。但是,我不知道如何修改我的代码,以及如何在代码中使用torch.save()和torch.load()函数来保存周期性的进度。
我的代码如下:
# BUILD THE NETWORK
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data
i
我试图通过在imagenet数据集上预先训练的Resnet模型来提取图像的特征,因为网络应该给出2048个特征的长度。当我尝试使用TensorFlow时,它给出了相同的特征长度,但当我尝试PyTorch版本时,它给我的长度是1000。 Tensorflow的代码如下 import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import pickle
from tqdm import tqdm, tqdm_notebook
import os
import random
import time
import math
import tensorflow