u012363389的博客

import tensorflow as tf saver = tf.train.import_meta_graph('xxx.meta') variables = tf.trainable_variables() total_parameters = 0 for variable in variables: shape = variable.get_shape() variable_parameters = 1 for dim in shape: variable_

在调用github上下载的代码后 model.load_state_dict(a.pth)编译不过的情况 使用了 model.load_state_dict(a.pth,strict = False)依旧不能解决 后来通过分析模型发现，确实是某些层的参数量不匹配，但是这些层的参数其实通过复制成需要的大小就可以解决问题，所以有了以下的方法 1. 分析pth的结构 import torch fy=to...

1.分析 *.pth的网络结构 import torch fy=torch.load(路径) for i in fy.keys() print(i+' '+str(list(fy[i].size()))) 2.分析自定义网络结构 import torchsummary summary(model,input_size=(3,224,224)) 产生错误input 和weight 的...

使用 a deep matting network 为给定的input frame 提取foreground color 和 alpha。使用了一个novel 技术“context-switching block”，这个技术可以合并有选择性的合并不同的输入线索。 ...