我刚开始使用Pytorch DstributedDataParallel(),但我发现大多数教程都在培训期间保存了本地排名为0的模型。这意味着,如果我得到3台机器,每台有4个GPU,在最后,我将得到3型,从每台机器保存。
例如,在第252行的pytorch 教程中:
if not args.multiprocessing_distributed or (args.multiprocessing_distributed
and args.rank % ngpus_per_node == 0):
save_checkpoint({...})
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
下面的代码可以工作: import torch
import pytorch_lightning as torchl
import pytorch_forecasting as torchf
from pytorch_forecasting.data.examples import get_stallion_data
x = torchf.data.examples.get_stallion_data()
print(x) 但是,如果我删除第四行,我会得到一个错误: AttributeError: module 'pytorch_forecasting.data' ha
我正在尝试在flask应用程序中提供pytorch模型。当我之前在一台jupyter笔记本上运行这段代码时,它是工作的,但现在我在一个虚拟环境中运行它,显然它不能获取属性'Net‘,尽管类定义就在那里。所有其他类似的问题都告诉我在同一脚本中添加已保存模型的类定义。但它仍然不起作用。torch版本是1.0.1 (保存的模型和virtualenv都是在这里训练的),我做错了什么?这是我的代码。
import os
import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import tor
from transformers import MBart50TokenizerFast
from transformers import MBartForConditionalGeneration
tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt",src_lang="", tgt_lang="")
model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained(
我已经从这个下载了一个经过预先训练的Pytorch模型,它有一个自定义的体系结构。我想把这个模型转换成Keras模型。我知道有一些工具可以做到这一点。例如,我可以将Pytorch模型转换为标准模型,如onnx或。
现在,我使用了接口模型和下面的代码来加载和保存整个模型:
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
import torch as th
from collections import OrderedDict
class CIFAR(nn.Mo
使用Python 3.6和Pytorch 1.3.1。我注意到,当整个模块被导入到另一个模块中时,一些保存的nn.Modules无法加载。为了给出一个例子,这里是一个最小工作示例的模板。
#!/usr/bin/env python3
#encoding:utf-8
# file 'dnn_predict.py'
from torch import nn
class NN(nn.Module):##NN network
# Initialisation and other class methods
networks=[torch.load(f=os.path.joi
我需要传输一个预先训练好的deeppavlov模型的pytorch_model.bin,但是我有一个文件大小限制。因此,我使用python将其拆分成块,并以正确的顺序进行传输和重新组装。然而,文件的大小增加了,当我尝试使用BertModel.from_pretrained(pytorch_model.bin)加载结果文件时,我收到了一个错误: During handling of the above exception, another exception occurred:
OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint &l