PyTorch 加载&使用预训练模型

最新推荐文章于 2024-07-26 20:52:07 发布
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#pytorch #预训练模型

本文精选自知乎专栏，深入探讨了广泛的主题，提供了丰富的见解和实用的建议，是一篇全面且富有价值的文章。
Pytorch加载torchvision从本地下载好的预训练模型的简单解决方案
weixin_43178406的博客
11-21 1万+
本文主要介绍了Pytorch加载torchvision从本地下载好的预训练模型的简单解决方案，希望能对新手有所帮助。之所以从本地加载下载好的模型，是因为默认是从Pytorch官网进行下载，但是它并不支持断点续传，而且单线程下载速度很慢，所以要么出现RemoteDisconnected如下图所示，要么出现半途下载中断的情况。但遗憾的是网上已有的解决方案是让修改源码，但这样非常不优雅，而且对新手不友好。个人找到了比较简单而且有效的解决方案，特意分享给大家，希望能对大家有所帮助。 1. 问题描述 2. 解决方案
【Pytorch 第一讲】 如何加载预训练模型
挪威的深林的博客
01-25 1781
导入 PyTorch# 初始化你的模型# 加载预训练权重# 或者当完成这个加载以后， 可以考虑打开 checkpoint , 看看该模型保存时，包含哪些dict keys.结果： dict_keys(['epoch', 'arch', 'state_dict',根据上面的 state_dict， 可以接下来用来将权重赋予模型Model# 将权重赋值给模型。
PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)
09-18
今天小编就为大家分享一篇PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch模型加载测试_pytorch模型加载方法汇总
weixin_39914975的博客
12-19 1531
Pytorch有很多方便易用的包，今天要谈的是torchvision包，它包括3个子包，分别是： torchvison.datasets ，torchvision.models ，torchvision.transforms ，分别是预定义好的数据集(比如MNIST、CIFAR10等)、预定义好的经典网络结构(比如AlexNet、VGG、ResNet等)和预定义好的数据增强方法(比如Resize、...
Python-pytorch中的基础预训练模型和数据集
08-11
pytorch中的基础预训练模型和数据集 (MNIST, SVHN, CIFAR10, CIFAR100, STL10, AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet, Inception, SqueezeNet)
PyTorch在NLP任务中使用预训练词向量
热门推荐
nlpuser的博客
11-01 2万+
torchtext使用预训练的词向量 在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时，可以通过对应的Embedding层做词向量的处理，更多的时候，使用预训练好的词向量会带来更优的性能，下面介绍如何在torchtext中使用预训练的词向量，进而传送给神经网络模型进行训练。 使用torchtext默认支持的预训练词向量   &
Pytorch加载部分预训练模型的参数实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch加载部分预训练模型的参数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
精选资源
vision-transformer-pytorch:带有预训练模型的Pytorch版本的Vision Transformer（ViT）。 这是CASL（https
04-13
我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。 安装 创建环境： conda create --name vit --file requirements.txt conda activate vit 可用...
Pytorch加载部分预训练模型的参数
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
07-26 786
Pytorch加载部分预训练模型的参数
精选资源
pytorch efficient-b0预训练模型训练
06-18
在PyTorch中进行Efficient-B0预训练模型的训练是一项复杂的任务，涉及到深度学习、计算机视觉和优化算法等多个领域的知识。Efficient-B0是EfficientNet系列模型的一个变种，由Google研究者提出，旨在通过合理的网络...
pytorch调用预训练模型
init_bin的博客
08-20 5769
１．pytorch提供以下模型 AlexNet: AlexNet variant from the “One weird trick” paper. VGG: VGG-11, VGG-13, VGG-16, VGG-19 (with and without batch normalization) ResNet: ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet...
Pytorch下载预训练模型并保存在文件夹内
Larry Chow
03-03 1269
【代码】Pytorch下载预训练模型并保存在文件夹内。
基于pytorch 预训练的词向量用法详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇基于pytorch 预训练的词向量用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch相关预训练模型下载地址
windmyself的专栏
08-03 1613
pytorch相关预训练模型下载地址
pytorch的预训练模型的使用
qq_29007291的博客
03-30 3672
背景 pytorch中有很多在ImageNet上训练得到的预训练模型，可以拿来做迁移学习（如下图）。但是使用的时候需要注意，如果想得到最佳的效果以及最快的收敛速度，那么迁移学习的时候，预处理部分需要和这些模型在ImageNet上训练的时候保持一直。 对应的预处理 以上的模型在ImageNet上训练时，对图像使用的预处理是 channe的顺序是 RGB（不是BGR） tensor的维度顺序是 C ✖️ H ✖️ W 像素值归一化到0~1 减去均值：[0.485, 0.456, 0.406] 除以标准差：[
pytorch预训练模型的下载地址
pywin
05-27 1286
Resnet: model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth', 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth', .
(附代码)详解使用Pytorch和预训练数据(pretrained)进行迁移学习(Transfer Learning)
一起学习 | Study Together
02-21 1万+
迁移学习代码，Pytorch，使用Python的真实项目中利用转移学习的所有知识.使用pytorch和预训练数据进行迁移学习——附案例详解.Deep Learning for Everyone: Master the Powerful Art of Transfer Learning using PyTorch
PyTorch加载预训练模型
xw2017的博客
03-28 956
加载单GPU模型 model = net() pretrained_dict = torch.load("abc.pth") model.load_state_dict(pretrained) 加载多GPU模型 model = net() pretrained_dict = toch.load("m_abc.pth") model.module.load_state_dict() # 多...
pytorch如何加载pytorch预训练模型
最新发布
01-28
### 如何在 PyTorch 中加载预训练模型 为了在 PyTorch 中加载预训练模型，通常有两种主要方式：一种是从官方提供的预训练权重文件中直接加载；另一种则是通过自定义路径加载本地保存的模型。下面分别介绍这两种方法并提供相应的代码实例。 #### 方法一：从官方资源加载预训练模型 许多流行的神经网络架构已经在 torchvision.models 或其他库中实现了，并附带了 ImageNet 数据集上的预训练参数。只需指定 `pretrained=True` 即可轻松获取这些预训练好的模型。 ```python import torch from torchvision import models model = models.resnet18(pretrained=True) # 加载 ResNet-18 预训练模型 ``` 此段代码展示了如何利用 torchvision 库中的 resnet18 函数来创建一个带有 ImageNet 上预训练权重的 ResNet-18 模型[^1]。 #### 方法二：从本地磁盘加载已保存的模型 当需要恢复之前训练过的特定版本的模型时，则可以采用这种方式。这涉及到先序列化（即保存）整个模型的状态字典到硬盘上，在后续运行期间再反序列化回来。 ```python # 假设 'checkpoint.pth' 是先前保存的一个检查点文件名 checkpoint_path = "path/to/checkpoint.pth" device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 初始化相同结构的新模型对象 model = TheModelClass(*args, **kwargs) # 将模型移动至 GPU (如果可用的话) model.to(device) # 使用 map_location 参数确保即使是在不同设备间也能正确读取数据 state_dict = torch.load(checkpoint_path, map_location=device)[^2] # 载入状态字典更新当前模型参数 model.load_state_dict(state_dict) # 设置为评估模式 model.eval() ``` 上述代码片段说明了怎样使用 `torch.load()` 来处理可能存在于 CPU 和 GPU 不同环境之间的兼容性问题，同时也强调了设置好目标计算平台的重要性。
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