修改了模型后怎么加载

2024-10-21

pytorch中修改后的模型如何加载预训练模型

问题描述简单来说,比如你要加载一个vgg16模型,但是你自己需要的网络结构并不是原本的vgg16网络,可能你删掉某些层,可能你改掉某些层,这时你去加载预训练模型,就会报错,错误原因就是你的模型和原本的模型不匹配. 此时有两种解决方法: 1.重新解析参数的字典,将预训练模型的参数提取出来,然后放在自己的模型中对应的位置 2.直接用原本的vgg16网络去加载预训练模型,然后再修改网络. 具体操作待续吧...... 我个人推荐第一种方法.

Nginx下修改php.ini后重新加载配置文件命令

修改php.ini后如,我的 php.ini 文件是放在 /etc/php.ini php 所在目录是 /www/Linux/php-5.2.17 修改 php.ini 后要用 php-fpm 来进行重新加载配置文件(如php.ini) /www/Linux/php-5.2.17/sbin/php-fpm reload PS: /www/Linux/php-5.2.17/sbin/php-fpm 还有其它参数 ,包括start|stop | quit | restart | reload |

【技术贴】第二篇：解决使用maven jetty启动后无法加载修改过后的静态资源

之前写过第一篇:[技术贴]解决使用maven jetty启动后无法加载修改过后的静态资源一直用着挺舒服的,直到今天,出现了又不能修改静态js,jsp等资源的现象.很是苦闷. 经过调错处理之后,发现是jetty报错,可以如下修改解决,jetty defaultsDescriptor 不起作用在web.xml中新的正确配置如下(使用版本:jetty -> install/jetty-distribution-7.2.0) <servlet> <servlet-name>def

修改类不用重启Tomcat加载整个项目

可以修改类不用重启Tomcat加载整个项目(手工启动) 配置reloadable=true(自动重载) 使用Debug模式,前提是仅限于局部修改.(修改类不用重启--热加载) Tomcat轻小,而WebLogic.WebSphere对硬件要求比较高,吃内存.耗CUP.JBoss类更改不会重启(传说,我没用过,不知道!). 在使用Eclipse+Tomcat开发Java项目的时候常常会碰到这样的情况,已修改Java文件Tomcat就会自动重启,接下来就是漫长的等待服务重启完毕.那其实大多数的Jav

[PyTorch 学习笔记] 7.1 模型保存与加载

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu

tensorflow 模型保存与加载和TensorFlow serving + grpc + docker项目部署

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h

solr6.4.1搜索引擎(4)tomcat重启后数据加载缓慢或丢失

解决tomcat重启后数据加载缓慢或丢失我们在首次全量导入和第二次增量导入数据都成功后,在研究solr过程中,会反复重启tomcat. 我们会发现在重启tomcat后,core的data目录下明明已经有之前solr加载的已经写到磁盘的数据索引文件,可是tomcat在重启过程中,就是加载很慢,而且比初始全量导入数据更慢,而且当我们尝试进行浏览器界面数据查询的时候,直接报错连接不上. 这时候就需要修改solr的默认配置solrconfig.xml 找到<searchComponent标签,并且属性

全面解析Pytorch框架下模型存储，加载以及冻结

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,

为不同分辨率单独做样式文件，在页面头部用js判断分辨率后动态加载定义好的样式文件

为不同分辨率单独做样式文件,在页面头部用js判断分辨率后动态加载定义好的样式文件.样式文件命名格式如:forms[_屏幕宽度].css,样式文件中只需重新定义文本框和下拉框的宽度即可. 在包含的头文件headr.inc中加入js代码: if(screen.width > 1024){ document.write('<link rel="stylesheet" type="text/css" href="${path}/nrmus/etc/cs

jQuery Mobile页面跳转后未加载外部JS(转)

http://thewaychung.iteye.com/blog/1807447 在使用jQuery Mobile进行Web开发中,当页面跳转时(pageA => pageB),在pageB中引用的JS并未成功运行.因为,JQM并为将整个页面加载到当前的dom中,仅将data-role="page"元素加入当前的dom中.因此,在<head>中引入的外部JS文件,以及<page>标签外的JS均不能正常运行,刷新页面后方可加载成功. 鉴于JQM这个特性

jQuery Mobile页面跳转后未加载外部JS原因分析及解决

在使用jQuery Mobile进行Web开发中,当页面跳转时(pageA => pageB),在pageB中引用的JS并未成功运行.因为,JQM并为将整个页面加载到当前的dom中,仅将data-role="page"元素加入当前的dom中. 因此,在<head>中引入的外部JS文件,以及<page>标签外的JS均不能正常运行,刷新页面后方可加载成功. 鉴于JQM这个特性不太可能主动更改,可以用两种方法来解决: 一是在index页面中,注册所有需要使用到的

.js控制一次加载一张图片，加载完后再加载下一张

js怎么控制一次加载一张图片,加载完后再加载下一张 (1)方法1 (1)方法2

django部署后样式加载不出来解决方案

django部署后样式加载不出来 1.html文件去掉<!DOCTYPE html> 2. location /static { alias /home/static/; } 3.STATIC_ROOT="/home/static/" 4.根目录:from PROJECT import settings from django.views.static import serve url(r'^static/(?P<path>.*)$', serve, {'doc

DataTable 删除数据后重新加载

DataTable 删除数据后重新加载一.总结一句话总结: 判断datatable是否被datatable初始化或者是否执行了datatable销毁函数,如果没有,就销毁它 if ($('#datatable1').hasClass('dataTable')) { dttable = $('#datatable1').dataTable(); dttable.fnClearTable(); //清空一下table dttable.fnDestroy(); //还原初始化了的datatable

Flutter 初始化数据完成后再加载页面

一.初始化数据完成后再加载数据 1.为了达成这个目标尝试了多种方法总是失败在Init 和didChangeDependencies 初始化数据过也不行 @override void didChangeDependencies() { //getcplist(); WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((tim) { getcplist(); }); super.didChangeDependencies(); } 尝试使用FutureBuil

tensorflow实现线性回归、以及模型保存与加载

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)

sklearn模型保存与加载

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto

修改了JS代码，刷新网页后，加载的JS还是原来旧的？

本地修改JS脚本后,刷新网页看一下修改后的执行效果,结果调试显示加载的JS还是原来旧的,反复刷新均无效,郁闷! 解决办法:清理一下浏览器缓存(长经验了!) Ctrl+Shift+Del 清除Google浏览器缓存的快捷键 Ctrl+Shift+R 重新加载当前网页而不使用缓存内容

tensorflow 模型保存后的加载路径问题

import tensorflow as tf #保存模型 saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "e://code//python//test//package_test//model.ckpt", global_step=step) #加载读取模型 with tf.Session() as sess: new_saver=tf.train.import_meta_graph('checkout\\model.ckpt-3500.meta

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基于FBX SDK的FBX模型解析与加载 -（四）

8. 骨骼蒙皮动画骨骼蒙皮动画是当前游戏引擎中最常用的一种动画方式,关于其基本原理网络上的资料较多,关于到涉及的其它较复杂操作,如插值.融合等在这里也就先不再讨论了,而且其实现方式也与具体引擎的动作管理系统相关:在这里就主要简单介绍一下如何从FBX里加载骨骼以及蒙皮信息并完成最基本的蒙皮动画效果.骨骼动画的实现主要包括骨骼的驱动和蒙皮两部分操作,骨骼的驱动在前一篇中介绍动画数据的加载时已经完成了,接下来就是对于Mesh与Skeleton之间的Skinning操作. 我们知道,骨骼动画其实就是通

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