本部分内容学习mmengine中的runner目录 runner目录下的方法列表如下: 'BaseLoop', 'load_state_dict', 'get_torchvision_models', 'get_external_models', 'get_mmcls_models', 'get_deprecated_model_names', 'CheckpointLoader', 'load_che
指定checkpoint 路径 如果希望指定恢复训练的路径,除了设置 resume=True,还需要设置 load_from 参数。需要注意的是,如果只设置了 load_from 而没有设置 resume=True,则只会加载 checkpoint 中的权重并重新开始训练,而不是接着之前的状态继续训练。 runner = Runner( model=ResNet18(), work_dir='./work_dir',...
filepath2 = 'http://path/of/your/checkpoint3.pth' # read filepath1 from disk # read checkpoints from disk checkpoint = torch.load(filepath1) # save checkpoints to disk torch.save(checkpoint, filepath1) # read filepath2 from internet # read checkpoints from internet checkpoint = torch...
model = init_detector(model_config, model_checkpoint, device=model_device) File "F:\Pictures\Personal\NovelAIFolders\1\stable-diffusion-webui\venv\lib\site-packages\mmdet\apis\inference.py", line 94, in init_detector test_dataset_cfg = copy.deepcopy(config.test_dataloader.dataset) File "F:...
'before_run', 'after_load_checkpoint', 'before_train', 'before_train_epoch', 'before_train_iter', 'after_train_iter', 'after_train_epoch', 'before_val', 'before_val_epoch', 'before_val_iter', 'after_val_iter', 'after_val_epoch', ...
load_lora_weights(checkpoint) image = pipe( prompt, num_inference_steps=50, ).images[0] image.save('demo.png')示例Notebook 如果您想更深入地了解 DiffEngine,您可以在 Colaboratory 上运行示例 Notebook。该 Notebook 演示了使用 SDV1.5 和 SDV2.1 DreamBooth 配置进行训练的过程。
mmengine/runner/checkpoint.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -18,7 +18,7 @@ from mmengine.fileio import FileClient, get_file_backend from mmengine.fileio import load as load_file from mmengine.logging import print_log from mmengine.model import is_model_wr...
(# 最常用的默认钩子,可修改保存 checkpoint 的间隔checkpoint=dict(type='CheckpointHook',interval=1)),# `luancher` 与 `env_cfg` 共同构成分布式训练环境配置launcher='none',env_cfg=dict(cudnn_benchmark=False,# 是否使用 cudnn_benchmarkbackend='nccl',# 分布式通信后端mp_cfg=dict(mp_start_method=...
指定checkpoint 路径 如果希望指定恢复训练的路径,除了设置resume=True,还需要设置load_from参数。需要注意的是,如果只设置了load_from而没有设置resume=True,则只会加载 checkpoint 中的权重并重新开始训练,而不是接着之前的状态继续训练。 runner=Runner(model=ResNet18(),work_dir='./work_dir',train_dataloader...
type='LoadPointsFromFile', coord_type='LIDAR', load_dim=4, use_dim=4, backend_args=None), dict(type='LoadAnnotations3D', with_bbox_3d=True, with_label_3d=True), dict( type='ObjectSample', db_sampler=dict( data_root='data/kitti/', ...