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【Bug解决】UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered, but no persistent_load.

问题环境 pytorch本地训练模型,传到jetson nano平台上,加载模型时,报了这个错误: UnpicklingError: A load persistent id instruction 问题原因 查阅相关资料,这是由于pytorch1.6.0版本之后,模型保存默认方式是压缩形式,而在jetson nano版本pytorch版本是1.0.0,因此无法直接加载.pth文件。 用下面的方式可以查看pytorch版本: import torch print(torch. __version__) 问题解决 设置保存模型时不进行压缩,即修改保存模型语句为: torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH, _use_new_zipfile_serialization

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CRSLab: 可能是最适合你对话推荐系统开源库

这些模型中还包括一些已经CRS任务上表现较好前沿模型,如图神经网络(GCN)和预训练模型(BERT 和 GPT-2)。 CRSLab 要求 torch 版本 1.4.0 及以上,如果用户想在 GPU 运行 CRSLab,请确保你 CUDA 版本或者 CUDAToolkit 版本 9.2 及以上。 提醒:因为用户可能会因为未正确配置PyTorchPyTorch Geometric等环境而导致无法使用,这里我们提供了详细从零开始安装流程,确保大家能够顺利安装。 其中{CUDA}和{TORCH}应使用确定 CUDA 版本(cpu,cu92,cu101,cu102,cu110)和 PyTorch 版本(1.4.0,1.5.0,1.6.0,1.7.0)来分别替换 结果展示 我们 TG-ReDial 数据集模型进行了训练和测试,并记录了在三个任务评测结果。其中效果最好模型是基于图神经网络KGSF和基于预训练TG-ReDial模型

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    PyTorch模型转TVM模型全流程记录

    -4460 Haswell微架构 内存: 32GB 曾尝试一台i3-3220(IvyBridge微架构)虚拟机(2核,4GB内存)运行,优化tvm模型编译过程中出现KeyError: tile_oh 检验(可能是Resize算子造成);最后,直接使用pip安装onnx1.6.0tvm中加载会出现segmentationfault,而从源码安装ONNX1.6.0就不会。 我们可以从Github随便找一个带预训练参数模型。这里我找来了一个以前在工作中用到过EAST文本检测模型。 onnx:checker.check_model检验,可以略过这一步,如果使用onnx1.6.0的话,可以通过这一步检验,但是tvm加载后又会出现segmentationfault,这也是上面选择源码安装 模型i5-4460电脑编译很顺利,而在i3-3320电脑编译失败,提示KeyError: tile_oh,原因尚未查到,猜测可能跟CPU架构有关。

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    旷视开源深度学习框架天元!动静合一,训推一体,落地边缘设备

    简单回想一下人工智能发展初期,想要训练出一个AI模型,至少需要一两个月,而且开发者要通过手敲代码完成计算过程,深度学习社区基本被TensorFlow和PyTorch垄断。 传统训练框架和推理框架是分开进行,也就是说,系统要先经过训练再接受新格式,推理框架上适配不同场景,但是两者转化过程中会遇到算子无法支持、手工无法优化、大量冗余算子等多种问题。 静态图和动态图之争也就是TensorFlow和PyTotch之争,但是两种框架真的不得兼得吗?天元给出答案是,可以。动静合一就是天元做法,从结果看,使用静态图提速约5%-20%。 天元采用了Pythonic风格API,可以很自然地被用户接受,函数命名也尊重了以往传统,可以直接导入PyTotch Module,方便模型复现和实验。 ? 他说,共享时每个研发人员都有一份独有的交互式训练模式,能够让每个人随时停下来调试,不仅如此,系统还支持多人同时在线训练、数据自动预加载,自动闲置资源利用、计算配额管理,这些功能实现,也都是要得益于旷视

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    使用ONNX和Torchscript加快推理速度测试

    这些庞大模型通常需要数百个GPU进行数天训练才能发挥作用,幸运是,多亏了迁移学习,我们可以下载预训练模型,并在我们自己更小数据集快速地以低成本调整它们。 也就是说,一旦训练完成,我们手中有一个庞大模型,如果想要将其部署到生产中与其他模型相比,推理需要相对较长时间,而且它可能太慢,无法达到需要吞吐量。 第一种和第二种方法通常意味着对模型进行重新训练,而后两种方法则是训练后完成,本质与您特定任务无关。 如果推理速度对用例极为重要,那么很可能需要尝试所有这些方法以生成可靠且快速模型。 CPU / GPU 所有实验均以1/2/4/8/16/32/64批次运行 截至本文发布时,由于缺乏Pytorch嵌入所使用int64支持,因此尚无法将Transformer模型直接从Pytorch 如何导出模型 常规pytorch 尽管有不同处理方法,但在Pytorch中保存和加载模型非常简单。

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    【开发框架】Mmdetection3dlab Docker 环境改良和制作

    下载需要模型参数 2. 制作开发环境 1. 按说明将预训练模型参数和数据放到相应路径下 2. 编辑 Dockerfile 3. 制作 Docker 镜像 4. 下载需要模型参数 mmdetection3d/configs/ 文件夹内找需要模型模型文件夹内 README.md 内有模型参数下载链接。 二. 制作开发环境 1. 按说明将预训练模型参数和数据放到相应路径下 a. 模型训练参数 将下载好 .pth 文件放到 mmdetection3d/checkpoints 文件夹下。 b. 先放最终 Dockerfile 修改版本: ARG PYTORCH="1.6.0" ARG CUDA="10.1" ARG CUDNN="7" FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH 硬件驱动版本 根据平台硬件配置,到 Nvidia 官网寻找合适 cuda 和 cudnn 版本,然后到 Pytorch 官网确定 Pytorch 版本号。

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    pytorch报错

    训练pytorch模型时候, 1.报出错误: boxes.append([x1/imgW,y1/imgH,x2/imgW,y2/imgH]) ZeroDivisionError: float division 所以可能导致这部分图片无法加载,进而无法知道标签信息而出错,所以,有必要对原无法正常显示图片进行删除,以及重命名文件时注意检查一遍。 ,后面排查这个错误是因为服务器pytorch版本和本机不一致导致,解决方法是降低pytorch版本。 4.报错:AttributeError: module 'torch.jit' has no attribute '_script_if_tracing' 这个是训练yolov5并加载训练模型时候报出问题 ,初步判定跟pytorch版本与旧模型不兼容有关,即权重文件是旧pytorch训练版本,而当前pytorch版本高于这个版本,所以,要么更新权重文件,要么解决torch版本问题。

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    【目标检测】YOLOv5模型从大变小,发生了什么?

    前言 某次使用YOLOv5进行实验时,看到模型已经收敛得差不多,于是想提前停止训练,就果断直接终止程序。 然而在查看文件大小时,突然发现,正常训练yolov5m模型大小为40M左右,而此时生成yolov5m模型大小达到了160M,于是产生如题疑问:模型从大变小,发生了什么? 因此,早停模型没有经过这个步骤,导致模型精度是FP32,同时包含了大量优化器信息,导致模型过于庞大。 实验验证 为了验证答案正确性,重新来加载模型看看。 [0].conv.conv.state_dict()) # 打印该层参数信息 模型加载解读 阅读代码,发现官方加载模型时,并没有直接torch.load,而是单独写了一个attempt_load函数 _non_persistent_buffers_set = set() # pytorch 1.6.0 compatibility # 如果一个模型就直接返回 if len(model)

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    实用教程详解:模型部署,用DNN模块部署YOLOv5目标检测(附源代码)

    1)、把pytorch训练模型pth文件转换到onnx文件 yolov5官方代码:https://github.com/ultralytics/yolov5 这套程序里代码比较乱,pytorch里 ,可以看到pth文件里没有存储anchors和anchor_grid了,百度搜索register_buffer,解释是:pytorch中register_buffer模型保存和加载时候可以写入和读出 github,地址是https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python 四、后处理模块 后处理模块,python版本用numpy array实现,C++ 此外,我还发现,如果pytorch版本低于1.7,那么torch.load加载.pt文件时就会出错。 因此程序里,我把模型参数转换到cpu.numpy形式,最后保存在.pkl文件里。 不过,最近我发现在yolov5-pytorch程序里,其实可以直接把原始训练模型.pt文件转换生成onnx文件,而且我一个yolov5检测人脸+关键点程序里实验成功了。

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    MMDetection环境搭建与安装教程

    版本: nvcc -V 根据cuda版本和想要安装pytorch版本 PyTorch官网上查找安装命令 如cuda版本为10.2,想要安装pyTorch1.6.0,命令如下 conda install 注意:同一环境下两个版本无法共存,否则可能出现 ModuleNotFound错误。 2.1 安装mmcv-full 从github根据PyTorch和CUDA版本查找对应mmcv-full版本安装命令。 如,cuda版本为10.2,pyTorch版本1.6.0 pip install mmcv-full==latest+torch1.6.0+cu102 -f https://download.openmmlab.com # or "python setup.py develop" 3.3 安装指定版本 若想要安装指定版本MMDetection,需要在github根据tags找到想要下载历史版本(如v2.5.0

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    号称世界最快句法分析器,Python高级自然语言处理库spaCy

    spaCy是Python和Cython中高级自然语言处理库,它建立最新研究基础之上,从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练统计模型和单词向量,目前支持20多种语言标记。 它具有世界速度最快句法分析器,用于标签卷积神经网络模型,解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是MIT许可下发布商业开源软件。 更新spaCy之后,建议用新版本重新训练模型。 下载模型 从v1.7.0开始,spaCy模型可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序组件,就像任何其他模块一样。 可以使用spaCy下载命令来安装模型,也可以通过将pip指向路径或URL来手动安装模型。 ? ? 加载和使用模型加载模型,请在模型快捷链接中使用spacy.load(): ? tar.gz存档也附加到v1.6.0版本,要手动下载并安装模型,请解压存档,将包含目录放入spacy / data,并通过spacy.load(’en’)或spacy.load(’de’)加载模型

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    PyTorch 分布式(1)------历史和概述

    1.4.0 此版本开始试验分布式模型训练。 随着RoBERTa等模型规模不断扩大直到数十亿个参数,模型并行训练变得越来越重要,因为其可以帮助研究人员突破极限。1.4.0 版本提供了一个分布式RPC框架来支持分布式模型并行训练。 使用分布式自动加载,应用程序可以自动计算梯度,即使模型已经使用RPC多个worker拆分过。 DDP 和 RPC(进程组后端)) v1.6.0 c10d 构建,其中前者使用集体通信,后者使用 P2P 通信。 有时,使用 DDP 时不可避免地会遇到 OOM 之类错误,但 DDP 本身无法从这些错误中恢复,基本try-except块也无法工作。

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    使用 PyTorch 进行音频信号处理数据操作和转换

    通过支持 PyTorch,torchaudio 遵循相同理念,即提供强大 GPU 加速,通过 autograd 系统专注于可训练特征,并具有一致风格(张量名称和维度名称)。 PyTorch 好处可以 torchaudio 中看到,因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行,这使得它易于使用并且感觉像是一个自然扩展。 或以上 以下是对应torchaudio版本和支持Python版本。 如果您需要不同 Torch 配置,请在运行此命令之前预安装 Torch。) Nightly 构建 请注意,每晚构建是 PyTorch 每晚构建基础构建。 /config.guess: 无法猜测系统类型 由于编解码器配置文件较旧,因此无法正确检测新环境,例如 Jetson Aarch。需要用最新或替换该config.guess文件。.

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    图神经网络06-基于Graph传统机器学习方法

    image 4.4 实战:基于GCNGraph节点分类 接下来将通过Pytorch实现一个最基本GCN网络用语节点分类,基于带有标签节点数据进行训练模型,然后预测未带有标签数据 了解了PyG image 在这里值得注意是,即使训练我们模型权重之前,这个初始化GCN网络也会产生节点嵌入,并且这些嵌入与图社区结构非常相似。 尽管我们模型权重是“完全随机地初始化”,并且到目前为止,我们还没有进行任何训练,但是相同颜色(社区)节点已经嵌入空间中紧密地聚集在一起。 让我们看一个示例,该示例如何基于对图中4四种节点社区分配(每个社区一个)知识来训练我们网络参数: 由于模型所有内容都是可区分和参数化,因此我们可以添加一些标签,训练模型并观察嵌入如何反应。 训练我们模型与任何其他PyTorch模型非常相似。

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    windows使用TNN对模型进行性能分析

    一篇文章中我介绍了windows使用WSL2以及安装docker步骤。现在我们相当于window已经拥有了一个Linux系统,并且安装有docker。 三 模型转换 不管是tensorflow还是pytorch等框架训练模型,都需要转换到TNN模型格式。上文我们介绍了WSL和安装docker步骤,如果想直接使用镜像。 TNN官网也提供了TNN模型转换镜像: 如果使用源码编译,我遇到问题: 版本问题,这里不指定版本,会因为各个库之间兼容性问题出现异常 我安装版本: pip3 install onnx==1.6.0 adb连接真机过程中遇到了无法连接设备问题。网上很多方案指出windows和Linux安装adb版本一致,以及端口被占用等解决方案都无效。 我这边遇到问题是windows可以连接,但是Linux环境下无法连接。

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    免费GPU哪家强?谷歌Kaggle vs. Colab

    模型训练使用了以下几个技巧,分别是数据增广和学习率退火。模型测试阶段,本文使用测试时间增广技术来构建测试集。 代码分别在Kaggle和Colab实施。Batch size 设为16,FastAI版本是1.0.48。使用FastAI内置分析器,统计训练和测试总时间,两平台所用时间如下。 ? 通过调查发现,Kaggle默认包中torch和torchvision版本都很老,将它们版本更新到和Colab一样后,Kaggle运行时间并没有改变。 TPU是谷歌自行开发一款芯片,但不幸是,尽管Colab意在整合PyTotch和TPU,但TPU对PyTorch支持仍不太友好。 如果使用TensorFlow进行编程,而不是使用FastAI/Pytorch编程,那么Colab使用TPU可要比Kaggle使用GPU快多了。 缺点 部分用户Colab中共享内存较小。

    2.8K50

    剑指TensorFlow,PyTorch Hub官方模型库一行代码复现主流模型

    项目地址:https://pytorch.org/hub 机器学习领域,可复现性是一项重要需求。但是,许多机器学习出版成果难以复现,甚至无法复现。 研究者发布模型 PyTorch Hub 支持 GitHub 发布预训练模型(定义模型结构和预训练权重),这只需要增加一个简单 hubconf.py 文件。 用户工作流 PyTorch Hub 允许用户只用简单几步就完成很多任务,例如 1)探索可用模型;2)加载训练模型;3)理解加载模型方法与运行参数。 探索已加载模型 当我们从 PyTorch Hub 中加载模型时,我们能从以下工作流探索可用方法,并更好地理解运行它们需要什么样参数。 2018 年,TensorFlow 逐渐意识到这一问题,并在 2.x 版本逐渐提升了用户体验。 与此同时,基于两个经典机器学习代码库进一步工具开发也是近年来趋势。

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    onnx2pytorch和onnx-simplifier新版介绍

    ONNX理想是作为所有训练框架模型中间表示,那么我们只需要再实现ONNX到各个框架逆转就可以完成这件事情了。 获得每个ONNX计算节点对应Pytorch OP之后,我们需要根据ONNX计算节点反应拓扑关系把所有的Pytorch OP组合成一个完整Pytorch模型,这部分代码实现在:https:/ alexnet模型中有一个LRN层,这个层参数长这样: ? ONNXLRN层 然后我们看一下PytorchLRN层API: ? onnxoptimizer>=0.2.3 0x3.3 使用方法 使用下面的命令将各个训练框架导出ONNX模型转换成Pytorch模型 python . ,小伙伴们要使用最新版本记得把onnxruntime更新到1.6.0哦。

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    百变冰冰!手把手教你实现CVPR2021最新妆容迁移算法

    思路 & 效果 大概了解原理之后,我们开始实现: 大致步骤 1、对人脸五官(眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇等等)进行分割 2、使用SCGAN 进行妆 这里的人脸五官分割模型采用是: https://github.com 预训练模型 因为这里,没有写环境相关相关配置 但是这个人脸五官分割模型是基于 BiSeNet (https://github.com/CoinCheung/BiSeNet) 这里推荐 torch 1.6.0 torchvision 0.7.0,因为可以兼容后续 SCGAN 模型,这里以cuda10.1为例 (已测试没有问题) # 安装 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch 或 pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 (version 2),目前没有把预训练模型补充上去,因此这里可以别人fork版本下载(https://github.com/tommy19970714/SCGAN/) git clone git@

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    Python ONNX-GPU 使用记录

    许多框架(包括 TensorFlow、PyTorch、SciKit-Learn、Keras、Chainer、MXNet、MATLAB 和 SparkML)中模型都可以导出或转换为标准 ONNX 格式。 模型采用 ONNX 格式后,可在各种平台和设备运行。 本文记录Python 平台 ONNX-GPU 相关内容。 ,支持来自深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow/Keras)模型,以及经典机器学习库(如scikit learn、LightGBM、XGBoost等)。 ONNX运行时与不同硬件、驱动程序和操作系统兼容,并通过适用情况下利用硬件加速器以及图形优化和转换提供最佳性能。 Python下安装,GPU版: pip install onnxruntime-gpu 版本要求 onnx与onnxruntime版本关系 官方链接:https://github.com/microsoft

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