【Pytorch进阶】pytorch模型的保存与使用

最新推荐文章于 2025-01-17 10:34:27 发布
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1、torchvision torchvision会包括我们经常处理图像一些库 (1) torchvision.tramsforms__可以用于图像预处理和数据增强（数据缩放、翻转等） (2)torchvision.datasets__包括一些常见数据集（Fashion-MNIST、ImageNet、VOC等） (3)torchvision.models__包括一些官方预训练模型权重（VGG、ResNet、Mobilenetv2等） (4)torchvision.utils__提供一些可视化方法
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而验证集文件，主要就是将图片分类输出出来。快照的大用途：如果出了什么意外中断了训练，那真是天都要塌了，所以快照存储了训练的中间结果，这个设计真是人性化，当再次训练时，就可以从快照中恢复数据了。1、如何将mean.binaryproto转由于验证的时候需要在python下，验证新图片的时候，是先读入然后减去均值，这时候均值就需要一个python可以理解的版本。2、要fine-tuning别人的模型，则需要先down他们的模型快照，然后继续训练，继续训练的时候可以让学习率降低到很小，把全连接层可以稍微分一下。
pytorch利用保存的模型进行预测
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使用PyTorch训练模型的工作流程
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