Pytorch【直播】2019 年县域农业大脑AI挑战赛---初级准备(一)切图
比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231717/introduction 这次比赛给的图非常大5万x5万，在训练之前必须要进行数据的切割。通常切割后的大小为512x512,或者1024x1024. 按照512x512切完后 ...
原文：Pytorch 加载保存模型，进行模型推断【直播】2019 年县域农业大脑AI挑战赛---(三)保存结果
在模型训练结束，结束后，通常是一个分割模型，输入 x 输出 x x 。 一种方法就是将整个图切块，然后每张预测，但是有个不好处就是可能在边界处断续。 由于这种切块再预测很ugly，所以直接遍历整个图预测 这就是相当于卷积啊 ，防止边界断续，还有一个问题就是防止图过大不能超过 M。 很有意思解决上边的问题。话也不多说了。直接上代码： from farmlanddataset import FarmD ...
2019-06-25 16:30 17 1790 推荐指数：
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Pytorch dataset自定义【直播】2019 年县域农业大脑AI挑战赛---数据准备(二)，Dataset定义
在我的torchvision库里介绍的博文（https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/9773333.html）里说了对pytorch的dataset的定义方式。 本文相当于实现一个自定义的数据集，而这正是我们在做自己工程所需要的，我们总是用自己的数据嘛。 继承 ...
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pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。 pytorch有两种模型保存方式：一、保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net 二、只保存神经网络的训练模型参数，save的对象是net.state_dict() 对应两种保存模型的方式 ...
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转自：知乎 目录： 保存模型与加载模型 冻结一部分参数，训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法： 然而，在实验中往往需要保存更多的信息，比如优化器的参数，那么可以采取下面的方法保存 ...
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state_dict()函数可以返回所有的状态数据。load_state_dict()函数可以加载这些状态数据。 推荐使用： 不推荐直接save与load，因为这种方式严重依赖模型定义方法以及文件路径结构等，容易出问题。 【PyTorch中已封装的网络模型 ...