Pytorch【直播】2019 年縣域農業大腦AI挑戰賽---初級准備(一)切圖
比賽地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231717/introduction 這次比賽給的圖非常大5萬x5萬，在訓練之前必須要進行數據的切割。通常切割后的大小為512x512,或者1024x1024. 按照512x512切完后 ...
原文：Pytorch 加載保存模型，進行模型推斷【直播】2019 年縣域農業大腦AI挑戰賽---(三)保存結果
在模型訓練結束，結束后，通常是一個分割模型，輸入 x 輸出 x x 。 一種方法就是將整個圖切塊，然后每張預測，但是有個不好處就是可能在邊界處斷續。 由於這種切塊再預測很ugly，所以直接遍歷整個圖預測 這就是相當於卷積啊 ，防止邊界斷續，還有一個問題就是防止圖過大不能超過 M。 很有意思解決上邊的問題。話也不多說了。直接上代碼： from farmlanddataset import FarmD ...
2019-06-25 16:30 17 1790 推薦指數：
相關推薦
Pytorch 分割模型構建和訓練【直播】2019 年縣域農業大腦AI挑戰賽---(四)模型構建和網絡訓練
對於分割網絡，如果當成一個黑箱就是：輸入一個3x1024x1024 輸出4x1024x1024。 我沒有使用二分類，直接使用了四分類。 分類網絡使用了SegNet，沒有加載預訓練模型，參數也是默認初始化。為了加快訓練，1024輸入進網絡后直接通過 pooling縮小到256的尺寸，等到輸出層 ...
Pytorch dataset自定義【直播】2019 年縣域農業大腦AI挑戰賽---數據准備(二)，Dataset定義
在我的torchvision庫里介紹的博文（https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/9773333.html）里說了對pytorch的dataset的定義方式。 本文相當於實現一個自定義的數據集，而這正是我們在做自己工程所需要的，我們總是用自己的數據嘛。 繼承 ...
pytorch加載和保存模型
在模型完成訓練后，我們需要將訓練好的模型保存為一個文件供測試使用，或者因為一些原因我們需要繼續之前的狀態訓練之前保存的模型，那么如何在PyTorch中保存和恢復模型呢？ 方法一(推薦)： 第一種方法也是官方推薦的方法，只保存和恢復模型中的參數。 保存 torch.save ...
Pytorch 模型的加載與保存
pytorch的模型和參數是分開的，可以分別保存或加載模型和參數。 1、直接保存模型 # 保存模型 torch.save(model, 'model.pth') # 加載模型 model = torch.load('model.pth ...
pytorch 模型加載與保存
pytorch的模型和參數是分開的，可以分別保存或加載模型和參數。 pytorch有兩種模型保存方式：一、保存整個神經網絡的的結構信息和模型參數信息，save的對象是網絡net 二、只保存神經網絡的訓練模型參數，save的對象是net.state_dict() 對應兩種保存模型的方式 ...
[Pytorch]Pytorch 保存模型與加載模型(轉)
轉自：知乎 目錄： 保存模型與加載模型 凍結一部分參數，訓練另一部分參數 采用不同的學習率進行訓練 1.保存模型與加載 簡單的保存與加載方法： 然而，在實驗中往往需要保存更多的信息，比如優化器的參數，那么可以采取下面的方法保存 ...
PyTorch保存、加載模型，PyTorch中已封裝的網絡模型
state_dict()函數可以返回所有的狀態數據。load_state_dict()函數可以加載這些狀態數據。 推薦使用： 不推薦直接save與load，因為這種方式嚴重依賴模型定義方法以及文件路徑結構等，容易出問題。 【PyTorch中已封裝的網絡模型 ...