精华内容
下载资源
问答
  • pytorch训练过程调用tensorflow模型

    千次阅读 2020-09-25 15:52:44
    在pytorch代码训练里,想要调用tf之前训练好的模型,报错 RuntimeError: cuda runtime error (100) : no CUDA-capable device is detected at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1595629427286/work/aten/src/THC/...

    在pytorch代码训练里,想要调用tf之前训练好的模型,报错

    RuntimeError: cuda runtime error (100) : no CUDA-capable device is detected at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1595629427286/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:47

    虽然我使用cpu调用的tensorflow的checkpoint

    with tf.device('/cpu:0'):
    sess = tf.Session(graph=self.graph, config=tf.ConfigProto(device_count={'cpu': 0}))
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = " " 

    可能就是一个代码无法涉及两个框架吧

    可能是因为环境里安装的tensorflow是gpu版本,最后使用的调用了gpu?

     

    运行coma的latent mode

    这个报错是因为交互工具不对,在终端下运行可以。

    后来在终端下运行,还有一个报错,说的glutinit有问题

    OpenGL.error.NullFunctionError: Attempt to call an undefined function glutInit, check for bool(glutInit) before calling

    参考https://blog.csdn.net/sb985/article/details/80627019

    安装两个软件
    sudo apt-get install freeglut3
    sudo apt-get install freeglut3-dev

    之后运行latent mode没有报错,但是结果是黑色的

    按键后来可以出现

     

    展开全文
  • tensorflow模型pytorch模型 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

    参考链接:
    https://github.com/bermanmaxim/jaccardSegment/blob/master/ckpt_to_dd.py

    一. tensorflow模型转pytorch模型

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    31

    32

    33

    34

    import tensorflow as tf

    import deepdish as dd

    import argparse

    import os

    import numpy as np

     

    def tr(v):

        # tensorflow weights to pytorch weights

        if v.ndim == 4:

            return np.ascontiguousarray(v.transpose(3,2,0,1))

        elif v.ndim == 2:

            return np.ascontiguousarray(v.transpose())

        return v

     

    def read_ckpt(ckpt):

        # https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1823

        reader = tf.train.NewCheckpointReader(ckpt)

        weights = {n: reader.get_tensor(n) for (n, _) in reader.get_variable_to_shape_map().items()}

        pyweights = {k: tr(v) for (k, v) in weights.items()}

        return pyweights

    if __name__ == '__main__':

        parser = argparse.ArgumentParser(description="Converts ckpt weights to deepdish hdf5")

        parser.add_argument("infile"type=str,

                            help="Path to the ckpt.")  # ***model.ckpt-22177***

        parser.add_argument("outfile"type=str, nargs='?', default='',

                            help="Output file (inferred if missing).")

        args = parser.parse_args()

        if args.outfile == '':

            args.outfile = os.path.splitext(args.infile)[0+ '.h5'

        outdir = os.path.dirname(args.outfile)

        if not os.path.exists(outdir):

            os.makedirs(outdir)

        weights = read_ckpt(args.infile)

        dd.io.save(args.outfile, weights)

      

    1.运行上述代码后会得到model.h5模型,如下:
    备注:保持tensorflow和pytorch使用的python版本一致

     

    2.使用:在pytorch内加载改模型:
    这里假设网络保存时参数命名一致

     

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    net = ...

    import torch

    import deepdish as dd

    net = resnet50(..)

    model_dict = net.state_dict()

    #先将参数值numpy转换为tensor形式

    pretrained_dict =  = dd.io.load('./model.h5')

    new_pre_dict = {}

    for k,v in pretrained_dict.items():

        new_pre_dict[k] = torch.Tensor(v)

    #更新

    model_dict.update(new_pre_dict)

    #加载

    net.load_state_dict(model_dict)

      

    二. pytorch转tensorflow(待续。。)

     

    原文:https://blog.csdn.net/weixin_42699651/article/details/88932670

    三、方法二:

    使用tfpyth库,官方:https://pypi.org/project/tfpyth/

    展开全文
  • 自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后,感觉Pytorch的优点妙不可言,各种设计简洁,方便研究网络结构修改,容易上手,比TensorFlow的臃肿好多了。对于深度学习的初学者,Pytorch值得推荐。今天主要主要谈谈...
  • Pytorch保存和加载模型的两种方式

    千次阅读 2020-08-20 19:58:38
    Tensorflow、Keras等框架一样,Pytorch也提供了两种保存模型的方式,这两种方式都是通过调用pickle序列化方法实现的: 只保存模型参数 保存完整模型 下面我们依次对这两种方式进行实现,以以下多层感知机模型为...

    与Tensorflow、Keras等框架一样,Pytorch也提供了两种保存模型的方式,这两种方式都是通过调用pickle序列化方法实现的:

    1、只保存模型参数

    2、保存完整模型

    下面我们依次对这两种方式进行实现,以以下多层感知机模型为例:

    def create_net():
        net = nn.Sequential()
        net.add_module('linear1', nn.Linear(15, 20))
        net.add_module('relu1', nn.ReLU())
        net.add_module('linear2', nn.Linear(20, 15))
        net.add_module('relu2', nn.ReLU())
        net.add_module('linear3', nn.Linear(15, 1))
        net.add_module('sigmoid', nn.Sigmoid())
        return net
    
    
    net = create_net()

    模型的基本信息如下:

     

    ----------------------------------------------------------------
            Layer (type)               Output Shape         Param #
    ================================================================
                Linear-1                   [-1, 20]             320
                  ReLU-2                   [-1, 20]               0
                Linear-3                   [-1, 15]             315
                  ReLU-4                   [-1, 15]               0
                Linear-5                    [-1, 1]              16
               Sigmoid-6                    [-1, 1]               0
    ================================================================
    Total params: 651
    Trainable params: 651
    Non-trainable params: 0
    ----------------------------------------------------------------
    Input size (MB): 0.000057
    Forward/backward pass size (MB): 0.000549
    Params size (MB): 0.002483
    Estimated Total Size (MB): 0.003090
    ----------------------------------------------------------------
    None

    1、只保存模型参数

    保存模型参数:

    torch.save(net.state_dict(), 'net_parameter.pkl')

     加载模型参数:

    # 定义模型结构
    net_clone = create_net()
    # 加载模型参数
    net_clone.load_state_dict(torch.load('net_parameter.pkl'))

     而后我们就可以微调模型或调用模型进行预测。

    2、保存完整模型

    保存完整模型指既保存模型结构又保存模型参数:

    torch.save(net, 'net_model.pkl')

    加载模型:

    net_loaded = torch.load('net_model.pkl')

    从上图我们可以看到,只保存模型参数的文件大小为4kb,而保存整个模型的文件大小为12kb,对于一些复杂的模型而言,保存整个模型可能需要占用大量的存储空间。所以推荐保存模型参数,在实际预测时再重新定义模型结构即可。

    展开全文
  • pytorch .pth模型tensorflow .pb模型

    万次阅读 热门讨论 2020-01-19 17:21:00
    训练好的pytorch模型如何转化为tensorflow的pb模型? 本人初步使用的是onnx框架: pytorch ---> onnx ----> tensorflow 使用onnx转pb后,加载pb模型时出现in __call__ raise ValueError("callback %s is not ...

    训练好的pytorch模型如何转化为tensorflow的pb模型?

    本人初步使用的是onnx框架: pytorch --->  onnx ----> tensorflow

    使用onnx转pb后,加载pb模型时出现 in __call__ raise ValueError("callback %s is not found" % token) ValueError: callback pyfunc_0 is not found,本人不才查了很多资料也未解决,https://github.com/onnx/onnx-tensorflow/issues/167, 针对这个问题大家说法不一,有人说resnet18转换过程没有出现这个问题,反正挺玄学的,于是弃用onnx转pb。

    下面分享一下本人使用方法:

    实现的大体过程是 pytorch--->onnx--->keras---->pb

    1.  下载工程https://github.com/nerox8664/pytorch2keras,安装pytorch

    pip install pytorch2keras 
    git clone https://github.com/nerox8664/pytorch2keras.git

    2. 安装依赖库,onnx,  keras, tensorflow, numpy, torch, torchvision, onnx2keras

       本人使用版本为:

    1. tensorflow-gpu==1.12.0
    2. onnx2keras==1.1.17
    3.  pytorch2keras==0.2.3
    4. torch==1.1.0
    5. keras==2.2.4
    6. torchvision==0.4.2

    3. 在pytorch2keras创建torch2tf.py

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import sys
    sys.path.append('/workspace/pytorch2keras')  ##engineering path
    import numpy as np
    import torch
    from torch.autograd import Variable
    from pytorch2keras.converter import pytorch_to_keras
    import torchvision
    import os.path as osp
    import os
    os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
    from keras import backend as K
    K.clear_session()
    K.set_image_dim_ordering('tf')
    
    
    import test
    import tensorflow as tf
    
    import torch
    from torch import nn
    from torchsummary import  summary
    from torch.autograd import Variable
    
    from tensorflow.python.keras.backend import get_session
    from tensorflow.python.keras.models import load_model
    from tensorflow.python.framework import graph_util,graph_io
    
    
    from keras.utils import plot_model
    # K.set_image_data_format('channels_first')
    import cv2
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
    
    
    def softmax(x):
    
        exp_x = np.exp(x)
        softmax_x = exp_x / np.sum(exp_x)
        return softmax_x
    
    def check_error(output, k_model, input_np, epsilon=1e-3):
        pytorch_output = output[0].data.cpu().numpy()
        # pytorch_output = np.max(pytorch_output)
        #print('torch:',pytorch_output)
        # print('=====================')
        # print('torch:',pytorch_output)
        keras_output = k_model.predict(input_np)
        keras_output = keras_output[0]
        # keras_output = np.max(keras_output)
        # print('=====================')
        # print('keras pre:',keras_output)
    
        error = np.max(pytorch_output - keras_output)
        print('Error:', error)
    
        assert error < epsilon
        return error
    
    import numpy as np
    
    def normalization0_1(data):
        _range = np.max(data) - np.min(data)
        data = (data - np.min(data)) / _range
        mean = [0.485, 0.456, 0.406]
        std_ad = [0.229, 0.224, 0.225]
        return np.divide(np.subtract(data, mean), std_ad)
    
    
    def h5_to_pb(h5_model,output_dir,model_name,out_prefix = "output_",):
        if osp.exists(output_dir) == False:
            os.mkdir(output_dir)
        out_nodes = ["output_0_1"]  ##get from init_graph
        # out_nodes.append(out_prefix + str(0))
        tf.identity(h5_model.output[0], out_prefix+str(0))
        sess = get_session()
        init_graph = sess.graph.as_graph_def() ##get out_nodes
        main_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess,init_graph,out_nodes)
        graph_io.write_graph(main_graph,output_dir,name = model_name,as_text = False)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        ##step1: load pytorch model
        model = test.main()
        model = model.cuda()  ##cuda
        summary(model, (3, 448, 448))  ##summary(model, (channels, pic_h, pic_w))
        model.eval()
    
        ##step2: pytorch .pth to keras .h5  and test .h5
        input_np = np.random.uniform(0, 1, (1,3, 448, 448))
        input_var = Variable(torch.FloatTensor(input_np)).cuda()  ##cuda
        # input_var = Variable(torch.FloatTensor(input_np))
        k_model = pytorch_to_keras(model, input_var, (3, 448, 448,), verbose=True, name_policy='short')
        k_model.summary()
        k_model.save('my_model.h5')
    
        output = model(input_var)
        check_error(output, k_model, input_np)  ## check the error between .pth and .h5
    
    
        ##step3: load .h5 and .h5 to .pb
        tf.keras.backend.clear_session()
        tf.keras.backend.set_learning_phase(0)  ##不可少,
        my_model = load_model('my_model.h5')
        h5_to_pb(my_model, output_dir='./model/', model_name='model.pb')
    
    
        ##step4:  load .pb and test .pb
        pb_path = './model/model.pb'
        with tf.Session() as sess:
            tf.global_variables_initializer().run()
            graph_def = tf.GraphDef()
    
            with tf.gfile.GFile(pb_path, 'rb') as f:
                graph_def.ParseFromString(f.read())
                _ = tf.import_graph_def(graph_def, name="")
    
            pic_file = './datasets/data'
            pic_list = os.listdir(pic_file)
            for name in pic_list:
                img_path = '{}/{}'.format(pic_file, name)
                im = cv2.imread(img_path)
                im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
                img = cv2.resize(im, (448, 448))
                img = np.asarray(img, dtype=np.float32)
                img = normalization0_1(img)
                img_data = np.transpose(img, (2, 0, 1))
                img_input = np.asarray(img_data, dtype=np.float32)[np.newaxis, :, :, :]
    
                input = sess.graph.get_tensor_by_name("input_0:0")
                output = sess.graph.get_tensor_by_name("output_0_1:0")
                pre_label = sess.run([output],feed_dict={input:img_input})
                pre_label = pre_label[0][0]
                # print(pre_label)
                pre_label = np.argmax(softmax(pre_label))
                print('------------------------')
                print('{} prelabel is {}'.format(pic_name, pre_label))
    
    
    
    

    对代码步骤解释:

    1. 加载自己的pytorch模型,参数与网络结构,利用summary()可将模型结构打印出来,注意BN层参数为2*channels,这是因为pytorch中只有可学习的参数才称为params,故.pth中的BN层参数为2*channels,默认参数eps=1e-0.5  momentum=0.1

    torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)

     

    ##step1: load pytorch model
    model = test.main()  ##load network and params
    model = model.cuda()  ##cuda
    summary(model, (3, 448, 448))  ##summary(model, (channels, pic_h, pic_w))
    model.eval()

         

     

    •    2. 将pytorch的.pth模型转化为keras的.h5模型

    ##step2: pytorch .pth to keras .h5  and test .h5
    input_np = np.random.uniform(0, 1, (1,3, 448, 448))
    input_var = Variable(torch.FloatTensor(input_np)).cuda()  ##cuda
    # input_var = Variable(torch.FloatTensor(input_np))
    k_model = pytorch_to_keras(model, input_var, (3, 448, 448,), verbose=True, name_policy='short')
    k_model.summary()
    k_model.save('my_model.h5')

    训练参数是一样的,这里需要解释一下.h5模型中的None-trainable params, 这是因为.h5的BN层默认参数为4*channels, 2*channels个参数是非训练参数;默认参数 momentum=0.99, epsilon=0.001,可以看到keras与pytorch中BN操作的默认参数是不同的。

    keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_mean_initializer='zeros', moving_variance_initializer='ones', beta_regularizer=None, gamma_regularizer=None, beta_constraint=None, gamma_constraint=None)
    

     

     

    3. 测试.pth与.h5模型输出结果是否有出入,测试结果Error: -6.1035156e-05。将各层参数打印出来进行比对后,猜测应该是两个模型的BN默认参数不一致导致的。

    ##step3: check the error between .pth and .h5
    output = model(input_var)
    check_error(output, k_model, input_np) 

    4. 将.h5模型转化为.pb模型,可在init_graph = sess.graph.as_graph_def()处加断点,查看输出节点名称,然后对out_nodes名称进行修改。 重点: 不要直接使用keras中backend,请使用tf中的keras进行相关操作,不然后期会遇到很多坑。

    ##step4: load .h5 and .h5 to .pb
    tf.keras.backend.clear_session()
    tf.keras.backend.set_learning_phase(0)  ##不可少,
    my_model = load_model('my_model.h5')
    my_model.summary()
    h5_to_pb(my_model, output_dir='./model/', model_name='model.pb')

    5. 调用加载.pb模型, pic_file存放测试图片,结果就不再显示了,和.pth原模型结果会有一些差距,因为.h5与.pth的BN初始化不同导致的,基本不影响分类结果。

    注意请查看自己的数据是否进行了预处理过程,我这里的pytorch的数据先进行了归一化处理Normalize = transforms.Normalize(std=[0.485, 0.456, 0.406], mean=[0.229, 0.224, 0.225])再进入模型训练的,故固化后的模型不包括预处理过程。后期使用pb模型时需要先对数据进行预处理,确保二者的预处理过程一致。pytorch中的 transforms.Normalize操作本质是分为两步进行的, step1: 归一化,将数值缩小到0-1区间内。step2: 标准化,将数值聚集在mean附近,方差为std

    ##step4:  load .pb and test .pb
    pb_path = './model/model.pb'
    with tf.Session() as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
        graph_def = tf.GraphDef()
    
        with tf.gfile.GFile(pb_path, 'rb') as f:
            graph_def.ParseFromString(f.read())
            _ = tf.import_graph_def(graph_def, name="")
    
        pic_file = './datasets/data'
        pic_list = os.listdir(pic_file)
        for name in pic_list:
            img_path = '{}/{}'.format(pic_file, name)
            im = cv2.imread(img_path)
            im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            img = cv2.resize(im, (448, 448))
            img = np.asarray(img, dtype=np.float32)
            img = normalization0_1(img)
            img_data = np.transpose(img, (2, 0, 1))
            img_input = np.asarray(img_data, dtype=np.float32)[np.newaxis, :, :, :]
    
            input = sess.graph.get_tensor_by_name("input_0:0")
            output = sess.graph.get_tensor_by_name("output_0_1:0")
            pre_label = sess.run([output], feed_dict={input: img_input})
            pre_label = pre_label[0][0]
            # print(pre_label)
            pre_label = np.argmax(softmax(pre_label))
            print('------------------------')
            print('{} prelabel is {}'.format(pic_name, pre_label))
    ## 支持层名称
    * Activations:
        + ReLU
        + LeakyReLU
        + SELU
        + Sigmoid
        + Softmax
        + Tanh
    * Constants
    * Convolutions:
        + Conv2d
        + ConvTrsnpose2d
    * Element-wise:
        + Add
        + Mul
        + Sub
        + Div
    * Linear
    * Normalizations:
        + BatchNorm2d
        + InstanceNorm2d
    * Poolings:
        + MaxPool2d
        + AvgPool2d
        + Global MaxPool2d (adaptive pooling to shape [1, 1])
    
    ## Models converted with pytorch2keras
    * ResNet*
    * VGG*
    * PreResNet*
    * DenseNet*
    * AlexNet
    * Mobilenet v2
    展开全文
  • 框架模型保存的格式汇总 ... Tensorflow 1、CheckPoint(.ckpt) ...训练 TensorFlow 模型时,每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘,称为“checkpoint”。这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 save...
  • 点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货右上方···设为星标★,第一时间获取资源仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :机器之心坊间传闻:「TensorFlow 适合业...
  • Pytorch VS TensorFlow (2020年最新对比)

    千次阅读 2021-03-11 15:06:30
    现在的主流深度学习框架,主要是 Google 系的 TensorFlow 以及 Facebook 系的 Pytorch,其他还有 Keras,Caffe, 微软的 CNTK 等 2020年结束,TF 和 Pytorch 两大框架基本上可以说是平分天下!形势有点像手机操作...
  • pyTorchTensorFlow的综合对比

    千次阅读 2021-01-13 10:44:18
    之前,斯坦福大学研究机器学习的博士生Awni Hannun,围绕PyTorch还是TensorFlow这个话题,做了一个深入的比较。 综合对比表 对比类别 pyTorch tensorFlow 较优 上手时间 PyTorch本质上是Numpy的替代...
  • 联系方式: ...QQ: 973926198 ...文章目录基模型参数加载从持久化模型开始加载模型吧部分加载模型模型Fine-Tune给每一层或者每个模型设置不同的学习率Pytorch内置的模型Reference 我们使用pytorch的时候,经常...
  • Datawhale推荐作者:Ryan O'Connor,来源:机器之心坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?2022年...
  • 如何从TensorFlow迁移到PyTorch

    千次阅读 2017-10-09 16:08:29
    TensorFlow相比,我很难掌握这个框架的核心概念。随后我把它放在我的“知识书架”上,接着就把它淡忘了。但是不久之前,PyTorch发布了一个新版本。所以,我决定再次给它一次机会。又过了一段时间,我终于明...
  • AI_WEB 1.基础环境和软件库需求 2.Xshell远程连接服务器 3.安装Linux版本的...13.将Resnet模型集成django 14.Linux服务器端安装pytorch cpu版 15.代码上传和远程服务器git代码拉取 16.测试运行,报错调整 17.项目
  • (2020)Tensorflow代码重构成Pytorch代码

    千次阅读 多人点赞 2020-05-19 11:17:14
    最近应导师要求,需要把现有的tensorflow实现的代码改成pytorch版本的,具体代码不此处说明(是涉及深度学习这块,需要搭建网络) 改完觉得真的是个体力活,数据预处理直接可以用,主要是任务这块的代码,照着...
  • Pytorch vs Tensorflow 2021

    2021-05-27 01:01:33
    引言Tensorflow/Keras 和 Pytorch 是目前最流行的两个主要机器学习库。Tensorflow 由 Google 维护和发布,Pytorch 则由 Facebook 维护...
  • Pytorch模型的TF-Serving部署

    千次阅读 2020-11-20 14:58:18
    Pytorch模型的TF-Serving部署 写前面 目前PyTorch在学术界几乎完全盖过了Tensorflow,从个人体验来说: ...但是应用场景仍然还有将模型使用TF-Serving部署的需求,做转换还是有意义的。 本文将以一个transforme
  • 教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch

    千次阅读 2018-03-28 17:18:29
    你可以比较一下 while 循环语句的两种定义——第一个是 TensorFlow 中,第二个是 PyTorch 中: import tensorflow as tf first_counter = tf . constant ( 0 ) second_counter = tf . constant ( 10 ) ...
  • 文章目录一、深度学习框架由来二、各个深度学习框架2.1、TensorFlow(Google)2.2、Theano(蒙特利尔大学)2.3、Torch(NYU/Facebook)2.4、PyTorch(Facebook)2.5、PaddlePaddle2.6、MXNet 一、深度学习框架由来 深度...
  • 在pytorch中,模型的保存和加载是一个比较麻烦的点,因为Pytorch保存模型的pkl格式中仅能记住每一层对应的参数,以及对应的模型结构所保存的位置也即是class所存放的位置,假如class位置改变的话,那么模型加载的...
  • TensorFlow还是PyTorch?我的回答是:别担心,你从哪一个入门,你选择哪一个并不重要,重要的是自己动手实践!下面我们开始吧! 这两种框架都提供了编程神经网络常用的机器学习步骤: 导入所需的库 加载并预处理...
  • 2017年1月, Facebook人工智能研究院 (FAIR) 团队 GitHub上开源了PyTorch (PyTorch的Logo如图1-1所示),并迅速占 领GitHub热度榜榜首。 作为一个2017年才发布,具有先进设计理念的框架PyTorch 的历史可追溯到...
  • Tensorflowpytorch对比

    2020-05-05 00:55:11
    很多人学习深度学习时,都会对于学习哪个深度学习的框架而烦恼,到底是Tensorflow 还是 pytourch?一个主流的说法就是如果搞学术研究,那么就选择pytourch,如果是搞项目那就选Tensorflow ,但很多人都纠结两者的...
  • 一.tensorflow模型格式 1. tensorflow 0.11以前的版本保存得到的模型为如下3个文件 checkpoint 为一个文本文件,记录训练过程中中间节点上保存的模型名称,首行记录最近一次保存的模型名称 model.meta meta文件...
  • 你应该 2022 年使用 PyTorch 还是 TensorFlow?本指南介绍了 PyTorchTensorFlow 的主要优缺点,以及如何选择正确的框架PyTorchTensorFlow 是当今最流行的两个深度学习框架。关于哪个框架更好的争论是一...
  • 工程上同时使用了Tensorflow框架模型pytorch框架模型。全部模型大小加起来1个G左右,显存11G,但是运行时报错: CUDA out of memory RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0;...
  • Pytorch加载部分预训练模型的参数

    万次阅读 多人点赞 2018-06-24 09:42:38
    前言自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后,感觉Pytorch的优点妙不可言,各种设计简洁,方便研究网络结构修改,容易上手,比TensorFlow的臃肿好多了。对于深度学习的初学者,Pytorch值得推荐。今天主要主要谈谈...
  • TensorflowPytorch实战(1)

    千次阅读 2019-04-02 19:36:33
    最开始进入Tensorflow中文社区和Pytorch中文社区过了一遍,发现没有特别能记住什么,还是看些基础的例子,然后动手实践起来,期间推荐看相关框架的英文tu查阅(看到常用词和提高英语,是吧) Tensorflow英文教程:...
  • 预测图片 一、Pytorch实现VGG16模型 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import cv2 from torchvision.models import vgg16 from torchvision i...
  • OpenCV调用TensorFlow预训练模型【尊重原创,转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80570120强大OpenCV从自OpenCV 3.1版以来,dnn模块一直是opencv_contrib库的一部分,3.3版中,它...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,212
精华内容 1,284
关键字:

在pytorch框架下加载tensorflow模型