问题在使用pytorch深度学习框架训练出来的模型文件，在另外的工程中使用，经常会碰到如下的错误  File "/home/xugaoxiang/anaconda3/envs/torchTest/lib/python3.7/site-packages/torch/serialization.py", line 593, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/xugaoxiang/anaconda3/e...

argc是命令行总的参数个数argv[]是argc个参数，其中第0个参数是程序的全名，以后的参数是命令行后面跟的用户输入的参数，比如： int main(int argc, char* argv[]) { int i; for (i = 0; i<argc; i++) cout<<argv[i]<<endl; cin>>i; return 0; }执行时敲入   F:\MYDOCU1\TEMPCODE\D1\DEBUG\D1.EXE aaaa bbb ccc ddd 输出如下： F:\MYDOCU1\TEMPCODE\D1\DEBUG\D1.EXE a...

保存网络结构以及参数一、保存方式二、pkl、pth文件区别2.1 .pkl文件2.2 .pth文件 对于pytorch保存网络参数，大家一般可以看到有 .pkl文件 以及 .pth文件，对于这两者有什么区别，以及如何保存网络参数等，本文就好好讲述一下。一、保存方式  首先我们知道不论是保存模型还是参数都需要用到torch.save()。 对于torch.save()有两种保存方式： 只保存神经网络的训练模型的参数，save的对象是model.state_dict()；既保存整个神经网络的的模型结构又保存模型参数，那么save的对象就是整个模型；Eg. 假设我有一个训练好的模型名叫model，如...

pytorch-resnet34 复制代码 复制代码 from torch import nn import torch as t from torch.nn import functional as F class ResidualBlock(nn.Module): ### 残差单元 def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1, shortcut=None): ### 卷积 super(ResidualBlock, self).__init__() self.left = nn.Sequential( nn.Conv2d(inchan...

1、数据集的准备由于是分类模型，所以数据集需要准备至少两个类别，这里假设为：A、B两类。 源码中是假设数据集分为两部分：train、val，分别对应训练、验证集；在train或者val数据集中，每类样本分别存放于一个独立文件夹，也即：A类的样本存放于文件夹A中，B类的样本存放于文件夹B中；因此，总的数据集为：train、val中分别有A、B两个文件夹。 如果你的数据集是按照这种格式存储的，就可以直接使用源码进行训练了，因为源码中的dataset是使用的torch中的自带数据集定义： import torchvision.datasets as datasets train_dataset = ...

猫狗大战2-AlexNet 猫狗大战3-MobileNet_V1&V2 猫狗大战3-MobileNet_V3 一、数据集介绍 以著名的猫狗大战数据集为例,实战多种分类网络 数据分布如下,在data文件夹下,分成 train和validation两个文件夹 . ├── train │ ├── cat │ └── dog └── validation ├── cat └── dog 二、制作数据集 Pytorch通过继承 torch.utils.data.Dataset 类实现数据的获取 创建一个DataLoader.py 文件 代码如下: #!/usr/bin/env python3 #...

转onnx模型 import sys sys.path.append('./data') sys.path.append('./model') from model import MobileNetV3_large import torch def convert_onnx(): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_path = 'E:/work/ThermalFireRecognition/FireRecognition-test/weights/best3.pt' model = MobileNetV3...

一、VSCode1.下载并安装VSCodeSetup-x64-1.53.2.exe各种版本文档下载完成之后直接安装。安装过程不多叙述 2.下载C/C++插件   在visual studio code下自动安装C/C++扩展包的依赖时，可能会碰到如下异常和提示：  正在更新 C/C++ 依赖项... 正在下载程序包“C/C++ language components (Windows)” 失败。正在重试... 失败。正在重试... 失败。正在重试...正在等待 8 秒... 失败。正在重试...正在等待 16 秒... 失败。正在重试... 完成! 正在下载程序包“ClangFormat (W...

打开anaconda prompt，输入下列指令： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 用镜像源下载，那么安装指令的 -c pytor...

pypi 镜像使用帮助pypi 镜像每 5 分钟同步一次。 临时使用pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http 设为默认升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置： pip install pip -Upip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果您到 pip 默认源的网络连接较差，临时使用本镜像站来升级 pip： ...

import cv2 import os import shutil def get_frame_from_video(video_name, interval): """ Args: video_name:输入视频名字 interval: 保存图片的帧率间隔 Returns: """ # 保存图片的路径 save_path = video_name.split('.mp4')[0] + '/' is_exists = os.path.exists(save_path) if not is_exists: os.makedirs(sa...

精灵标注助手软件工具PPYOLO实战：标注制作数据集-识别作业进行批改                    #如果是自己标注的数据集用这个则可以生成，生成train，test和eval txt文件 import os total_xml=[] xmlfilepath = 'mydata/Annotations' imgfilepath = 'mydata/JPEGImages' xmlfilelist = os.listdir(xmlfilepath) imgfilelist = os.listdir(imgfilepath) write_file = 'mydata/ImageSets/'...

前言：  安装Anaconda： 创建虚拟环境： 安装pytorch： 下载源码和安装依赖库： 数据标注： 数据预处理： 下载预训练模型： 7.训练 8.测试  一、前言  下载完成后打开一路Yes即可，只需要注意这里要将conda添加到PATH：  二. 创建虚拟环境： 这里我们需要为yolov5单独创建一个环境，输入： conda create -n torch107 python=3.7  安装完成后，输入： activate torch107  激活环境： 注：删除某个虚拟环境命令： conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all  三. 安装p...

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