我一直在尝试编写一个使用Python语言中的keras_squeezenet包的教程。当我尝试运行其中一个文件时,我得到一个ImportError。我已经尝试添加一行来导入kera,并在顶部导入keras_squeezenet,但这并没有解决这个问题。完整的错误消息: File "train_model.py", line 4, in <module>
from keras_squeezenet import SqueezeNet
File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Pytho
目前,我正在使用react和deeplearn.js创建一个项目,并在将两者结合时遇到了一个障碍。在我的react应用程序中,我导入了模型,这是我用来进行分类的。不幸的是,当我试图调用predict()方法时,我得到了以下错误:
TypeError: _this.variables is undefined
对于代码的以下部分:
SqueezeNet.prototype.predictWithActivation = function (input, activationName) {
var _this = this;
var _a = this.math.scope(funct
我正在与斯威夫特制作一个图像分类iOS应用程序。
当我写的时候
guard let model = try? VNCoreMLModel(for: SqueezeNet().model) else { return }
我收到了这个警告。
'init()' is deprecated: Use init(configuration:) instead and handle errors appropriately.
你知道怎么摆脱它吗?
在我的PC上安装并成功运行OpenVino演示之后,我就开始用这个库在Qt中实现一个基本的应用程序。我按照英特尔的描述建立了链接,并成功地编译了应用程序。
auto plugin = PluginDispatcher({L""}).getPluginByDevice("CPU");
auto netBuilder = new CNNNetReader();
netBuilder->ReadNetwork("../TestModel/squeezenet1.1.xml");
netBuilder->ReadWeights(".
我正在跟踪橙色“入门”YouTube教程“,并注意到Inception v3映像嵌入程序(以及其他任何远程服务)都会失败:
"No internet connection: switched to local embedder."
📷
我的电脑有一个网络连接(很明显我是在这里.)。还有其他人遇到过这个吗?是否存在使用这些远程嵌入式服务所必需的API密钥或其他身份验证?它恢复到在我的本地机器上使用SqueezeNet,它仍然工作,但我希望试验不同的服务,看看它如何影响图像分类。谢谢。
我是英特尔OpenVINO的新手,我已经下载了安装程序并遵循了他们的安装指南:
请注意,我使用的是带有英特尔处理器的Windows 10,
我遵循了所有的步骤,一切都很顺利,直到显示通过运行随安装一起实现的演示文件来验证安装的部分,当我运行该文件时,我得到的错误是:
`[ ERROR ] Failed to find reference implementation for `377` Layer with `Quantize` Type on constant propagation
Error`
下面是我的命令提示符,其中显示了我所做的工作:
Microsoft Windows
我在赫罗库免费的迪诺部署火炬手。部署工作正常,但应用程序运行不正常。
LOG1:
2022-03-17T02:11:10.352655+00:00 heroku[web.1]: Starting process with command `torchserve --start --ncs --model-store model_store --models squeezenet1_1.mar`
2022-03-17T02:11:11.558957+00:00 app[web.1]: Setting JAVA_TOOL_OPTIONS defaults based on dyno size. C
看着mxnet文档。
它采用预先训练的squeenext1_1权重,并将imagenet_hotdog_index变量设置为713。
net = models.squeezenet1_1(pretrained=True, prefix='deep_dog_', ctx=contexts)
# hot dog happens to be a class in imagenet.
# we can reuse the weight for that class for better performance
# here's the index for that cl
我想在另一个Python包中使用用Tensorflow实现的预先训练好的SqueezeNet模型。问题是,当前版本的Tenorflow does not support Python 3.7以及包含整个Tensorflow包作为要求并不是一个好主意,因为它非常消耗空间,并且可能是包中的额外问题来源。最好的选择是避免将Tensorflow作为一种要求。 是否有任何选项可以将Tensorflow模型转换为Numpy中的操作或任何其他更轻量级的表示形式。我不需要训练模型的支持,因为它已经进行了预训练。我将使用该模型仅用于预测目的。该解决方案必须具有打包在Python包中的选项(可通过pip安装)。
以下是我的Swift应用程序中ContentView的缩写版本。错误Cannot use mutating member on immutable value: 'self' is immutable显示在我的按钮动作闭包中的self.classifyImage(self.image)行上。如何将image设置为可变?或者有没有更好的方法来完成我想要完成的事情?本质上,我希望在我的ContentView中传递UIImage变量,以便由我的Vision CoreML模型通过我这里的classifyImage函数进行处理。 struct ContentView: View {
我想提取onnx模型不同层的输出(例如,squeezenet.onnx等)。在图像推理过程中。我试图使用这些代码从任何一层模型中提取输出张量。
# add all intermediate outputs to onnx net
ort_session = ort.InferenceSession('<you path>/model.onnx')
org_outputs = [x.name for x in ort_session.get_outputs()]
model = onnx.load('<you p
我正在尝试使用python对从我笔记本电脑上的嵌入式摄像头捕获的对象进行分类。下面是我从这个链接修改的代码
from keras.preprocessing import image as image_utils
from imagenet_utils import decode_predictions
from imagenet_utils import preprocess_input
from squeezenet import squeeze
import numpy as np
import cv2
camera = cv2.VideoCapture(0)
while True:
我的记忆力有很大问题。我正在开发一个带有GUI的大型应用程序,用于测试和优化神经网络。主程序显示GUI,但训练是在线程中完成的。在我的应用程序中,我需要一个接一个地训练具有不同参数的许多模型。为此,我需要为每次尝试创建一个模型。当我训练一个模型时,我想删除它并训练新的模型,但我不能删除旧模型。我正在尝试这样做:
del model
torch.cuda.empty_cache()
但是GPU内存并没有改变,
然后我试着这样做:
model.cpu()
del model
当我将模型移动到CPU时,GPU内存被释放,但CPU内存增加。在每次训练的尝试中,记忆力一直在增加。只有当我关闭我的应用程序