尝试训练一个非常简单的模型，并使用pytorch检测器的以下代码进行图像预测： from detecto import core, utils, visualize
dataset = core.Datasetshape [0, -1] because the unspecified dimension size -1 can be any value and is ambiguous 我如何才能获得关于模型维度的更详细的<
浏览 214提问于2020-12-09得票数 0
我目前正在尝试在我的模型中使用预先训练好的DenseNet。我遵循这个教程：https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_densenet/，它工作得很好，输入为1,3244244，它返回1,1000张量，与预期完全相同。然而，目前我正在使用此代码将预训练的Densenet加载到我的模型中</
浏览 251提问于2021-10-24得票数 0
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我不仅要利用特征提取器预训练的权重，还要利用特征映射层的分类器/本地化预训练权重，使用tensorflow对象检测API ( tensorflow object Pre)对tensorflow对象检测模型当我的新模型与我用于微调检查点的预训练模型有不同数量的类时，TensorFlow对象检测<
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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张量流或角的特征可视化很容易，可以在这里找到。或我使用PyTorch和预先训练的resnet18模型。我只需要输入图像并为特定的层(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。在预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。
简单地说，如何将一个代码链接到PyTorch？如何获取resnet18 PyTorch中的特定层以及如何
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
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我正在尝试将权重从一个预先训练的模型逐层复制到另一个结构完全相似的模型中。原始模型在二值图像分类问题上的准确率为94%，但目标模型无法预测，导致整个测试集仅预测一个类别。例如，我使用这段代码手动将权重从预训练模型的词干复制到目标的词干： modelmix.stem[0].weight = modelSep.stem[0].weight
model
浏览 283提问于2020-06-23得票数 0
在试图理解为什么我的PyTorch模型的最大批处理大小是有限的时，我注意到使用最多内存的不是模型本身，也不是将张量加载到GPU中。当第一次生成预测时，大部分内存都会耗尽，例如训练循环中的以下一行：其中图像是一些输入张量，模型是我的PyTorch模型</em
浏览 3提问于2022-05-27得票数 4
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所有的数据集和培训都是在gcp上完成的，我的设置是基本的。
将模型部署到端点。尝试了谷歌推荐的其他预建的火把图片，但错误依然存在。surface/call.cc","file_line":903,"grpc_message":"Invalid
浏览 20提问于2022-05-08得票数 0
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我需要使用VGG预训练模型从图像中提取特征。另外，我需要从VGG预训练模型的第1层和第5层得到输出。是否真的可以这样做呢？model = VGG16()model.predict(image)x=model.layers[5].out
浏览 1提问于2019-07-03得票数 2
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我有一个格式为<code>D0</code>的pytorch张量，其中2是通道数。然而，我使用的模型(预训练的resnet18)要求我具有尺寸<code>D1</code>。
浏览 193提问于2020-08-01得票数 0
我希望获得表单(batch_size,512)的最终输出。如何使用可训练权重组合两个张量，然后根据最终预测训练模型？编辑(附加信息)：
因此，在我的NN模型的前向函数中，我使用BERT模型对512个令牌进行编码。这些编码是768维的。除此之外，我还有另一个建立在BERT编码之上的模型，它也产生了形状的张量(ba
浏览 5提问于2020-06-21得票数 0
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如何识别用于输出的稀疏张量？
、、、、
为了得到我的预训练模型的预测/输出；为卷积图像的每一帧(列)预测一个符号，并且有必要对logits (RNN的输出)进行后处理，以发出实际的预测符号序列。构建模型的代码可以在中找到。Decoded是非空张量的稀疏张量。最后，我解析生成的SparseTensorValue以获得所需<e
浏览 2提问于2021-01-18得票数 0
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我已经训练了检测算法，并保存了我最好的模型。现在，我想把我的模型(预培训)转换为C++，并在我的应用程序中使用它。我想知道将pyTorch模型转换为c++的可能方法是什么？
谢谢!
浏览 1提问于2020-01-19得票数 7
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我使用张量流对象检测预训练模型和更快的RCNN inception_v2 coco作为自己的数据集。因此，我的问题是如何为自己的数据集找到模型精度和混淆矩阵？
浏览 23提问于2019-06-04得票数 0
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我使用过Stanford NLP，但由于他们更严格的许可条款(虽然它被声明为GPL，但它只能用于非营利性项目)，我正在评估Apache Open NLP。我尝试了一个基本的样本测试，发现Open NLP中的词性标记不正确。例如:像"load“，"loading”这样的单词被标记为NN，因为它们实际上是动词。示例代码
InputStream inputStream = getClass
浏览 6提问于2016-11-06得票数 1
我使用“简单转换器”库预训练了新数据的RoBERTa模型：
OUTPUT_DIR我需要像上面一样创建相同的模型并对其进行预训练，但是使用‘PyTorch库，而不是使用’简单转换器库。有什么方法可以使它像上面的代码那样简单吗？我已经加载了预先训练过的模型</em
浏览 0提问于2022-05-23得票数 0
我有一个用EfficientNetB6训练的CNN模型。我的任务是通过删除最后一个密集层来提取这个训练模型的特征，然后使用这些权重来训练一个boosting模型。我之前使用Pytorch做到了这一点，并且能够从我感兴趣的层中提取权重，并在我的验证集上预测，然后增强。 我现在在tensorflow中做这件事，但目前卡住了。下面是我的</em
浏览 40提问于2020-07-24得票数 1
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我最近开始使用PyTorch的ML/DL。下面的pytorch示例解释了如何训练一个简单的模型来将德语翻译成英语。https://pytorch.org/tutorials/beginner/torchtext_translation_tutorial.html 然而，我对如何使用该模型在自定义输入上运行推理感到困惑据我目前所知： 1)我们需要使用torch.save()保存德语(输入)和英语
浏览 43提问于2020-01-01得票数 2
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ML模型输入和输出类比
、、、
随着我对ML (我是一名移动DEV)的了解越来越多，我开始在我的脑海中形成一个类比。我想要社区的意见/验证。我在尝试使用ML模型时遇到了一个问题，我不知道如何读取预期输入(API)，也不知道如何解码预期输出。到目前为止，我的经验是支离破碎的，因为一些模型会说“给我一个1，2,120,120的</e
浏览 2提问于2019-01-24得票数 0
我使用的是别人创建的预训练模型，他们只发布了模型权重。目前，我正在将模型权重导入到我的图中，并通过张量名称调用它们。然而，这似乎与cleverhans的代码不兼容，该代码似乎需要具有方法predict的模型对象。有没有什么办法可以解决这个问题，因为我没有model类和预测方法，所以不需要我重写大多数cleverhans攻击？
浏览 12提问于2019-02-26得票数 0
我正在尝试将分类层添加到预训练的Bert模型中。我尝试了人们在网上发布的一些东西，比如： mod = list(model.children())
model.classifier = new_classifier 当我打印出模型时，我可以在摘要中看到新的</
浏览 16提问于2021-08-08得票数 0
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