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    使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端
    本文介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式,然后将其加载到 Caffe2 中。一旦进入 Caffe2, 就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后展示了如何使用 Caffe2 功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型。
    需要安装onnx和Caffe2。 可以使用pip install onnx来获取 onnx。
    注意:需要 PyTorch master 分支,可以按照这里说明进行安装。
    1.引入模型

    一些包的导入

    import io
    import numpy as np

    from torch import nn
    import torch.utils.model_zoo as model_zoo
    import torch.onnx
    1.1 SuperResolution模型
    超分辨率是一种提高图像、视频分辨率的方法,广泛用于图像处理或视频剪辑。首先使用带有虚拟输入的小型超分辨率模型。
    首先,让在 PyTorch 中创建一个SuperResolution模型。这个模型 直接来自 PyTorch 的例子,没有修改:

    PyTorch中定义的Super Resolution模型

    import torch.nn as nn
    import torch.nn.init as init

    class SuperResolutionNet(nn.Module):
    def init(self, upscale_factor, inplace=False):
    super(SuperResolutionNet, self).init()

        self.relu = nn.ReLU(inplace=inplace)
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, (5, 5), (1, 1), (2, 2))
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, (3, 3), (1, 1), (1, 1))
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 32, (3, 3), (1, 1), (1, 1))
        self.conv4 = nn.Conv2d(32, upscale_factor ** 2, (3, 3), (1, 1), (1, 1))
        self.pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(upscale_factor)
    
        self._initialize_weights()
    
    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.relu(self.conv3(x))
        x = self.pixel_shuffle(self.conv4(x))
        return x
    
    def _initialize_weights(self):
        init.orthogonal_(self.conv1.weight, init.calculate_gain('relu'))
        init.orthogonal_(self.conv2.weight, init.calculate_gain('relu'))
        init.orthogonal_(self.conv3.weight, init.calculate_gain('relu'))
        init.orthogonal_(self.conv4.weight)
    

    使用上面模型定义,创建super-resolution模型

    torch_model = SuperResolutionNet(upscale_factor=3)
    1.2 训练模型
    通常,现在会训练这个模型; 但是,将下载一些预先训练的权重。请注意,此模型未经过充分训练来获得良好的准确性,此处 仅用于演示目的。

    加载预先训练好的模型权重

    del_url = ‘https://s3.amazonaws.com/pytorch/test_data/export/superres_epoch100-44c6958e.pth’
    batch_size = 1 # just a random number

    使用预训练的权重初始化模型

    map_location = lambda storage, loc: storage
    if torch.cuda.is_available():
    map_location = None
    torch_model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_url, map_location=map_location))

    将训练模式设置为falsesince we will only run the forward pass.

    torch_model.train(False)
    1.3 导出模型
    在 PyTorch 中通过跟踪工作导出模型。要导出模型,调用torch.onnx._export()函数。这将执行模型,记录运算符用于计算输出的轨迹。 因为_export运行模型,需要提供输入张量x。这个张量的值并不重要; 它可以是图像或随机张量,只要它大小是正确的。
    要了解有关PyTorch导出界面的更多详细信息,请查看torch.onnx documentation文档。

    输入模型

    x = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True)

    导出模型

    torch_out = torch.onnx._export(torch_model, # model being run
    x, # model input (or a tuple for multiple inputs)
    “super_resolution.onnx”, # where to save the model (can be a file or file-like object)
    export_params=True) # store the trained parameter weights inside the model file
    torch_out是执行模型后的输出。通常可以忽略此输出,但在这里将使用它来验证导出的模型在Caffe2中运行时是否计算出相同的值。
    1.4 采用ONNX表示模型并在Caffe2中使用
    现在让采用 ONNX 表示并在 Caffe2 中使用它。这部分通常可以在一个单独的进程中或在另一台机器上完成,但将在同一个进程中继续, 以便可以验证 Caffe2 和 PyTorch 是否为网络计算出相同的值:
    import onnx
    import caffe2.python.onnx.backend as onnx_caffe2_backend

    #加载ONNX ModelProto对象。模型是一个标准的Python protobuf对象
    model = onnx.load(“super_resolution.onnx”)

    为执行模型准备caffe2后端,将ONNX模型转换为可以执行它的Caffe2 NetDef。

    其他ONNX后端,如CNTK的后端即将推出。

    prepared_backend = onnx_caffe2_backend.prepare(model)

    在Caffe2中运行模型

    构造从输入名称到Tensor数据的映射。

    模型图形本身包含输入图像之后所有权重参数的输入。由于权重已经嵌入,只需要传递输入图像。

    设置第一个输入。

    W = {model.graph.input[0].name: x.data.numpy()}

    运行Caffe2 net:

    c2_out = prepared_backend.run(W)[0]

    验证数字正确性,最多3位小数

    np.testing.assert_almost_equal(torch_out.data.cpu().numpy(), c2_out, decimal=3)

    print(“Exported model has been executed on Caffe2 backend, and the result looks good!”)
    应该看到 PyTorch 和 Caffe2 的输出在数字上匹配最多3位小数。作为旁注,如果不匹配则存在 Caffe2 和 PyTorch 中的运算符以 不同方式实现的问题,请在这种情况下与联系。
    2.使用ONNX转换SRResNET
    使用与上述相同的过程,参考文章中提出的超分辨率转移了一个有趣的新模型“SRResNet” (感谢Twitter上的作者为本文的目的提供了代码和预训练参数)。可在此处 找到模型定义和预训练模型。下面是 SRResNet 模型的输入、输出。
    在这里插入图片描述

    3.在移动设备上运行模型
    到目前为止,已经从 PyTorch 导出了一个模型,并展示了如何加载它并在 Caffe2 中运行它。现在模型已加载到 Caffe2 中,可以 将其转换为适合在移动设备上运行的格式。
    将使用 Caffe2 的mobile_exporter 生成可在移动设备上运行的两个模型protobufs。第一个用于使用正确的权重初始化网络,第二个实际运行执行模型。在本文的其余部分, 将继续使用小型超分辨率模型。

    从内部表示中提取工作空间和模型原型

    c2_workspace = prepared_backend.workspace
    c2_model = prepared_backend.predict_net

    现在导入caffe2的mobile_exporter

    from caffe2.python.predictor import mobile_exporter

    调用Export来获取predict_net,init_net。 在移动设备上运行时需要这些网络

    init_net, predict_net = mobile_exporter.Export(c2_workspace, c2_model, c2_model.external_input)

    还将init_net和predict_net保存到稍后将用于在移动设备上运行的文件中

    with open(‘init_net.pb’, “wb”) as fopen:
    fopen.write(init_net.SerializeToString())
    with open(‘predict_net.pb’, “wb”) as fopen:
    fopen.write(predict_net.SerializeToString())
    init_net具有模型参数和嵌入在其中的模型输入,predict_net将用于指导运行时的init_net执行。在本文中,将使用上面生成 的init_net和predict_net,并在正常的 Caffe2 后端和移动设备中运行,并验证两次运行中生成的输出高分辨率猫咪图像是否相同。
    在本文中,将使用广泛使用的著名猫咪图像,如下所示:
    在这里插入图片描述

    一些必备的导入包

    from caffe2.proto import caffe2_pb2
    from caffe2.python import core, net_drawer, net_printer, visualize, workspace, utils

    import numpy as np
    import os
    import subprocess
    from PIL import Image
    from matplotlib import pyplot
    from skimage import io, transform
    3.1 加载图像并预处理
    首先,让加载图像,使用标准的skimage python库对其进行预处理。请注意,此预处理是处理用于训练/测试神经网络的数据的标准做法。

    加载图像

    img_in = io.imread("./_static/img/cat.jpg")

    设置图片分辨率为 224x224

    img = transform.resize(img_in, [224, 224])

    保存好设置的图片作为模型的输入

    io.imsave("./_static/img/cat_224x224.jpg", img)
    3.2 在Caffe2运行并输出
    拍摄调整大小的猫图像并在 Caffe2 后端运行超分辨率模型并保存输出图像。这里的图像处理步骤已经从 PyTorch 实 现的超分辨率模型中采用。

    加载设置好的图片并更改为YCbCr的格式

    img = Image.open("./_static/img/cat_224x224.jpg")
    img_ycbcr = img.convert(‘YCbCr’)
    img_y, img_cb, img_cr = img_ycbcr.split()

    让运行上面生成的移动网络,以便正确初始化caffe2工作区

    workspace.RunNetOnce(init_net)
    workspace.RunNetOnce(predict_net)

    Caffe2有一个很好的net_printer能够检查网络的外观

    并确定的输入和输出blob名称是什么。

    print(net_printer.to_string(predict_net))
    从上面的输出中,可以看到输入名为“9”,输出名为“27”(将数字作为blob名称有点奇怪,但这是因为跟踪JIT为模型生成了编 号条目)。

    现在,让传递调整大小的猫图像以供模型处理。

    workspace.FeedBlob(“9”, np.array(img_y)[np.newaxis, np.newaxis, :, :].astype(np.float32))

    运行predict_net以获取模型输出

    workspace.RunNetOnce(predict_net)

    现在让得到模型输出blob

    img_out = workspace.FetchBlob(“27”)
    现在,将在这里回顾PyTorch实现超分辨率模型的后处理步骤,以构建最终输出图像并保存图像。
    img_out_y = Image.fromarray(np.uint8((img_out[0, 0]).clip(0, 255)), mode=‘L’)

    获取输出图像遵循PyTorch实现的后处理步骤

    final_img = Image.merge(
    “YCbCr”, [
    img_out_y,
    img_cb.resize(img_out_y.size, Image.BICUBIC),
    img_cr.resize(img_out_y.size, Image.BICUBIC),
    ]).convert(“RGB”)

    保存图像,将其与移动设备的输出图像进行比较

    final_img.save("./_static/img/cat_superres.jpg")
    3.3 在移动端上执行模型
    已经完成了在纯Caffe2后端运行的移动网络,在Android设备上执行该模型并获取模型输出。
    注意:对于 Android 开发,需要adb shell,以下部分将无法运行。
    在在移动设备上运行模型的第一步中,把基于移动设备的本机速度测试基准二进制文件推送到 adb 。这个二进制文件可以在移动设备 上执行模型,也可以导出稍后可以检索的模型输出。二进制文件可在此处 获得。要构建二进制文件,请按照此处的说明执行build_android.sh脚本。
    注意:需要已经安装了ANDROID_NDK,并且设置环境变量ANDROID_NDK=path to ndk root。

    让先把一堆东西推到adb,指定二进制的路径

    CAFFE2_MOBILE_BINARY = (‘caffe2/binaries/speed_benchmark’)

    已经在上面的步骤中保存了init_netproto_net,现在使用。

    推送二进制文件和模型protos

    os.system(‘adb push ’ + CAFFE2_MOBILE_BINARY + ’ /data/local/tmp/’)
    os.system(‘adb push init_net.pb /data/local/tmp’)
    os.system(‘adb push predict_net.pb /data/local/tmp’)

    让将输入图像blob序列化为blob proto,然后将其发送到移动设备以供执行。

    with open(“input.blobproto”, “wb”) as fid:
    fid.write(workspace.SerializeBlob(“9”))

    将输入图像blob推送到adb

    os.system(‘adb push input.blobproto /data/local/tmp/’)

    现在在移动设备上运行网络,查看speed_benchmark --help,了解各种选项的含义

    os.system(
    'adb shell /data/local/tmp/speed_benchmark ’ # binary to execute
    '–init_net=/data/local/tmp/super_resolution_mobile_init.pb ’ # mobile init_net
    '–net=/data/local/tmp/super_resolution_mobile_predict.pb ’ # mobile predict_net
    '–input=9 ’ # name of our input image blob
    '–input_file=/data/local/tmp/input.blobproto ’ # serialized input image
    '–output_folder=/data/local/tmp ’ # destination folder for saving mobile output
    '–output=27,9 ’ # output blobs we are interested in
    '–iter=1 ’ # number of net iterations to execute
    '–caffe2_log_level=0 ’
    )

    从adb获取模型输出并保存到文件

    os.system(‘adb pull /data/local/tmp/27 ./output.blobproto’)

    可以使用与之前相同的步骤恢复输出内容并对模型进行后处理

    blob_proto = caffe2_pb2.BlobProto()
    blob_proto.ParseFromString(open(’./output.blobproto’).read())
    img_out = utils.Caffe2TensorToNumpyArray(blob_proto.tensor)
    img_out_y = Image.fromarray(np.uint8((img_out[0,0]).clip(0, 255)), mode=‘L’)
    final_img = Image.merge(
    “YCbCr”, [
    img_out_y,
    img_cb.resize(img_out_y.size, Image.BICUBIC),
    img_cr.resize(img_out_y.size, Image.BICUBIC),
    ]).convert(“RGB”)
    final_img.save("./_static/img/cat_superres_mobile.jpg")
    现在,可以比较图像 cat_superres.jpg(来自纯caffe2后端执行的模型输出)和 cat_superres_mobile.jpg(来自移动执行的模型输出), 并看到两个图像看起来相同。如果看起来不一样,那么在移动设备上执行会出现问题,在这种情况下,请联系Caffe2社区。应该期望看
    在这里插入图片描述

    使用上述步骤,可以轻松地在移动设备上部署模型。 另外,有关caffe2移动后端的更多信息,请查看caffe2-android-demo。

    展开全文
  • caffe2caffe2的安装方法有几种。其中最方便的是conda install。但是要求必须安装Anaconda。conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7注意:cudnn的版本需要升级,未实验过cudnn5或cudnn6。如果gcc版本小于5,...

    caffe2

    caffe2的安装方法有几种。其中最方便的是conda install。但是要求必须安装Anaconda。

    conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7

    注意:cudnn的版本需要升级,未实验过cudnn5或cudnn6。如果gcc版本小于5,需要指明gcc版本,如:

    conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7-gcc4.8

    另一种方式是下载源码编译安装。

    预先安装好Cuda, cudnn, nccl

    安装了caffe的需留意cudnn版本,以及安装nccl

    安装依赖库

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install -y --no-install-recommends \

    build-essential \

    cmake \

    git \

    libgoogle-glog-dev \

    libgtest-dev \

    libiomp-dev \

    libleveldb-dev \

    liblmdb-dev \

    libopencv-dev \

    libopenmpi-dev \

    libsnappy-dev \

    libprotobuf-dev \

    openmpi-bin \

    openmpi-doc \

    protobuf-compiler \

    python-dev \

    python-pip

    pip install --user \

    future \

    numpy \

    protobuf

    # 若系统为Ubuntu 16.04时,需要安装libgflags-dev

    sudo apt install -y --no-install-recommends libgflags-dev

    # 若系统为Ubuntu 14.04时,需要安装libgflags2

    sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2

    下载源码安装

    注意下载的是pytorch(版本为1.0),caffe2是作为其中一个模块。

    git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git && cd pytorch

    git submodule update --init --recursive

    python setup.py install

    测试是否安装成功

    cd ~ && python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"

    如果是Failure,在python终端内输入from caffe2.python import core, 可显示详细错误信息。

    错误1: no moudle named past.builtins

    解决方法:pip install future

    安装Dectron官网教程

    先安装好caffe2

    安装coco API

    # COCOAPI=/path/to/clone/cocoapi

    git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $COCOAPI

    cd $COCOAPI/PythonAPI

    # Install into global site-packages

    make install

    # Alternatively, if you do not have permissions or prefer

    # not to install the COCO API into global site-packages

    python2 setup.py install --user

    在make install 如出现错误error: pycocotools/_mask.c: No such file or directory:

    解决方法:

    pip install cython

    测试时,出现错误:Detectron ops lib not found; make sure that your Caffe2 version includes Detectron module

    跟踪问题,出现在detectron/utils/env.py文件的 def get_detectron_ops_libs():,函数在环境变量内没找到lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so。这个文件在前面编译的caffe2(前文的pytorch)的 build/lib文件夹下,因此,在detectron/utils/env.py文件的import sys后追加:

    sys.path.insert(0, '/path/to/your/pytorch/build')

    展开全文
  • Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork 详细可以参考这里:https://discuss.pytorch.org/t/dataloader-when-num-worker-0-there-is-bug/25643/37 我的情况是在PyTorch 1.9.1,CUDA 11.1, RTX 3090 显卡上...

    Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork

    详细可以参考这里:https://discuss.pytorch.org/t/dataloader-when-num-worker-0-there-is-bug/25643/37

    我的情况是在PyTorch 1.9.1,CUDA 11.1, RTX 3090 显卡上出现这个问题。
    解决方法: 将 pin_memory=True 该为 False。

    展开全文
  • When compiling my program using Caffe2 I get this warnings:[E init_intrinsics_check.cc:43] CPU feature avx is present on your machine, but the Caffe2 binary is not compiled with it. It means you may n...

    When compiling my program using Caffe2 I get this warnings:

    [E init_intrinsics_check.cc:43] CPU feature avx is present on your machine, but the Caffe2 binary is not compiled with it. It means you may not get the full speed of your CPU.

    [E init_intrinsics_check.cc:43] CPU feature avx2 is present on your machine, but the Caffe2 binary is not compiled with it. It means you may not get the full speed of your CPU.

    [E init_intrinsics_check.cc:43] CPU feature fma is present on your machine, but the Caffe2 binary is not compiled with it. It means you may not get the full speed of your CPU.

    Since I do want to get multi-threading support for Caffe2, I've searched what to do. I've found that Caffe2 has to be re-compiled setting some arguments while creating the cmake or in the CMakeLists.

    Since I already had installed pytorch in a conda env, I have first uninstalled Caffe2 with:

    pip uninstall -y caffe2

    Then I've followed the instructions from the Caffe2 docs, to build it from sources.

    I first installed the dependencies as indicated. Then I downloaded pytorch inside my conda env with:

    git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git && cd pytorch

    git submodule update --init --recursive

    At this time I think is the moment to change the pytorch\caffe2\CMakeLists file just downloaded. I have read that in order to enable the multi-threading support is sufficient to enable the option USE_NATIVE_ARCH inside this CMakeLists, however I'm not able to find such option where I'm looking. Maybe I'm doing something wrong. Any thoughts? Thanks.

    Here some details about my platform:

    I'm on macOS Big Sur

    My python version is 3.8.5

    UPDATE:

    To answer Nega this is what I've got:

    python3 -c 'import torch; print(torch.__config__.parallel_info())'

    ATen/Parallel:

    at::get_num_threads() : 1

    at::get_num_interop_threads() : 4

    OpenMP not found

    Intel(R) Math Kernel Library Version 2020.0.2 Product Build 20200624 for Intel(R) 64 architecture applications

    mkl_get_max_threads() : 4

    Intel(R) MKL-DNN v0.21.1 (Git Hash 7d2fd500bc78936d1d648ca713b901012f470dbc)

    std::thread::hardware_concurrency() : 8

    Environment variables:

    OMP_NUM_THREADS : [not set]

    MKL_NUM_THREADS : [not set]

    ATen parallel backend: OpenMP

    UPDATE 2:

    It turned out that the Clang that comes with XCode doesn't support OpenMP. The gcc that I was using was just a symlink to Clang. In fact after running gcc --version I got:

    Configured with: --prefix=/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/usr --with-gxx-include-dir=/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/MacOSX.sdk/usr/include/c++/4.2.1

    Apple clang version 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)

    Target: x86_64-apple-darwin20.3.0

    Thread model: posix

    InstalledDir: /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/bin

    I installed from Homebrew gcc-10 and set the alias like this alias gcc='gcc-10'. In fact now with gcc --version this is what I get:

    gcc-10 (Homebrew GCC 10.2.0_4) 10.2.0

    Copyright (C) 2020 Free Software Foundation, Inc.

    This is free software; see the source for copying conditions. There is NO

    warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

    I've also tried a simple Hello World for OpenMP using 8 threads and everything seems to be working. However after re-running the command:

    python3 -c 'import torch; print(torch.__config__.parallel_info())'

    I get the same outcome. Any thoughts?

    展开全文
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  • Error loading "C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" 的报错。 查阅资料,可能时系统的内存不够导致的 1、解决方案一: 增加内存条,貌似不太现实 2、解决方案二:调整num_...
  • [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool) [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool) [W ...
  • cup的pytorch和gpu的pytorch文件里面的caffe2_detectron_ops.dll文件名重复了,然后你更换为gpu版本的时候由于这个文件存在了,就没有下载,保留了原本cpu版本的。 解决方法: 把这个文件删除,然后重装gpu版本的...
  • 在jupyter中导入torch时报错: 发现只要删除该目录下的文件,就可以运行了。
  • 我clone了一个github的项目,使用的是原生pip虚拟环境搭建的环境 同时,我也是使用的pip进行安装的requirements.txt pip install torch 安装之后,就会发生这个错误 随后我使用conda搭建环境,才解决了 ...
  • 100), torch.nn.Tanh(), torch.nn.Linear(100,26)) net3=model net3.load_state_dict(torch.load('densenet18-10500.pkl', map_location='cpu')) net3 ​​​​​​​RuntimeError: [enforce fail at ..\caffe2\...
  • INTERNAL ASSERT FAILED at /pytorch/caffe2/serialize/inline_container.cc:132, please report a bug to PyTorch. Attempted to read a PyTorch file with version 3, but the maximum supported version .
  • Error loading “D:\ProgramData\Anaconda3\envs\open-mmlab\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops.dll” or one of its dependencies. 具体如下图: 重新安装pytorch解决,如下图所示,可以看出原来...
  • 设置dataloader函数里的参数,设置pin_memory=False
  • = kMaxSupportedFileFormatVersion INTERNAL ASSERT FAILED at …\caffe2\serialize\inline_container.cc:132, please report a bug to PyTorch. Attempted to read a PyTorch file with version 3, but the maximum...
  • onnx-caffe2 has bundled a shell command convert-onnx-to-caffe2 for converting ONNX model file to Caffe2 model file. $ convert-onnx-to-caffe2 assets/squeeze...
  • DNCNN_BUILD_EXAMPLES=ON 可能遇到如下警告 我最终编译成功的命令【我需要编译 example 模块】 默认编译构建操作如下【系统环境OK 情况下 最简洁编译安装操作如下】 ncnn/tools/onnx/ 示例运行 【onnx2ncnn.cpp】
  • Slack Channel for Deep Learning Communication:https://deep-learning-geeks-slack.herokuapp.com/Caffe2-iOSThis is a project to demo how to use Caffe2/OpenCV 2 to build an iOS application doing real time...

空空如也

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