分类：预训练模型

2021
08-08

解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

一、Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配最近想着修改网络的预训练模型vgg.pth，但是发现当我加载预训练模型权重到新建的模型并保存之后。在我使用新赋值的网络模型时出现了key不匹配的问题#加载后保存（未修改网络）base_weights=torch.load(args.save_folder+args.basenet)ssd_net.vgg.load_state_dict(base_weights)torch.save(ssd_net.state_dict(),args.save_folder+'ssd_base'+'.pth')#将新保存的网络代替之前... 继续阅读 >

2021
08-08

pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

pytorch预训练模型读取修改相关参数的填坑修改部分层，仍然调用之前的模型参数。resnet=resnet50(pretrained=False)resnet.load_state_dict(torch.load(args.predir))res_conv31=Bottleneck_dilated(1024,256,dilated_rate=2)print("---------------------",res_conv31)print("---------------------",resnet.layer3[1])res_conv31.load_state_dict(resnet.layer3[1].state_dict())网络预训练模型与之前的模型对应不上，... 继续阅读 >

2021
08-06

pytorch fine-tune 预训练的模型操作

之一:torchvision中包含了很多预训练好的模型，这样就使得fine-tune非常容易。本文主要介绍如何fine-tunetorchvision中预训练好的模型。安装pipinstalltorchvision如何fine-tune以resnet18为例：fromtorchvisionimportmodelsfromtorchimportnnfromtorchimportoptimresnet_model=models.resnet18(pretrained=True)#pretrained设置为True，会自动下载模型所对应权重，并加载到模型中#也可以自己下载权... 继续阅读 >

2020
09-29

MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换方式

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。核心转换函数如下所示：defconvert_from_mxnet(model,checkpoint_prefix,debug=False):_,mxnet_weights,mxnet_aux=mxnet.model.load_checkpoint(checkpoint_prefix,0)remapped_state={}forstate_keyinmodel.state_dict().keys():k=state_key.split('.')aux=Falsemxnet_key=''ifk[0... 继续阅读 >

2020
09-29

Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！importkerasimportnumpyasnpfromkeras.applicationsimportvgg16,inception_v3,resnet50,mobilenet#LoadtheVGGmodelvgg_model=vgg16.VGG16(weights='imagenet')#LoadtheInception_V3modelinception_model=inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet')#LoadtheResNet50modelresnet_model=resnet50.ResNet50(weights='imagenet')#LoadtheMobileNetmodelmo... 继续阅读 >

2020
09-29

使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式

Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。在使用这些模型的时候，有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层，如果包含，则可以将图像分为ImageNet中的1000类，如果不包含，则可以利用这些参数来做一些定制的事情。在运行时自动下载有可能会失败，需要去网站中手动下载，放在“~/.keras/models/”中，使用WinPython则在“settings/.keras/models/”中。修正：表示当前... 继续阅读 >