weights only fail

于 2025-04-10 11:32:16 发布
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文章标签： python numpy opencv 目标检测 人工智能 计算机视觉
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最近在yolo工程代码移植rk3588，想跑torch看看arm核上的推理速度

遇到以下报错

解决：在ultralytics.nn.tasks.py 733 行加weights_only=false

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### TensorFlow 中 `weights_only` 参数配置及其作用 在 TensorFlow 和 Keras 的上下文中，当提到仅保存模型权重（即 weights-only），通常是指只存储神经网络层的权重参数而不包括完整的计算图结构。这种做法适用于已经定义好的架构，在不同环境中只需要更新或迁移学习时非常有用。 对于具体实现而言： - **ModelCheckpoint 回调函数**：这是最常用的方法之一用于周期性地保存训练期间的最佳性能模型副本。通过设置 `save_weights_only=True` 参数可以确保仅仅保留权重而忽略其他组件[^1]。 ```python from keras.callbacks import ModelCheckpoint checkpoint = ModelCheckpoint( filepath='model_weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5', monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min', save_weights_only=True # 设置此选项为True表示只保存权重 ) ``` - **手动保存/加载**：除了利用内置回调机制外，还可以直接调用 `.save_weights()` 方法来进行操作，并配合相应的 `.load_weights()` 来恢复状态。这种方式给予开发者更大的灵活性去控制何时何地执行这些动作[^3]。 ```python # 手动保存权重到HDF5文件 model.save_weights('my_model_weights.h5') # 加载已有的权重覆盖当前模型实例中的相应变量 model.load_weights('my_model_weights.h5') ``` 使用 `weights_only` 方式的主要优势在于它允许更轻量级的数据交换以及跨平台兼容性，尤其是在源代码不可得的情况下分享预训练成果特别有价值。此外，由于不涉及任何有关输入输出张量的信息，因此也减少了潜在的安全风险暴露面。
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