model_headless = get_model("resnet18_8xb32_in1k", head=None, neck=None, backbone=dict(out_indices=(1, 2, 3))) 获得的模型是一个通常的 PyTorch Module import torch from mmpretrain import get_model model = get_model('convnext-base_in21k-pre_3rdparty_in1k', pretrained=True) x = to...
import mmpretrain from mmpretrain import get_model, list_models, inference_model第一部分导入代码. list_models(task = "Image Classification", pattern="resnet18") #['resnet18_8xb16…
get_model 通过模型名称或模型配置文件获取模型 list_models 列举 MMPretrain 中所有可用模型名称 inference_model 使用与模型相对应任务的推理器进行推理 调用ResNet实例代码: importmmpretrainprint(mmpretrain.__version__)frommmpretrainimportget_model,list_models,inference_modelprint(list_models(task='Image Cl...
使用现有模型进行推理 获取模型：MMPreTrain中提供了所有支持的模型，通过list_models方法可获取所有对应任务的模型。使用get_model方法获取特定模型，返回的是一个标准的PyTorch Module。推理接口：inference_model接口提供便捷操作，但每次调用均需初始化模型，且不支持批量处理。因此，使用推理器进行多次调用更...
Branch main branch (mmpretrain version) Describe the bug I am following https://mmpretrain.readthedocs.io/en/dev/papers/replknet.html import torch from mmpretrain import get_model model = get_model('replknet-31B_3rdparty_in1k', pretraine...
MMPreTrain中提供了所有支持的模型，通过list_models方法可获取所有对应任务的模型。使用get_model方法获取特定模型，返回的是一个标准的PyTorch Module。执行模型推理，inference_model接口提供便捷操作，每次调用均需初始化模型，且不支持批量处理。因此，使用推理器进行多次调用更为有效。进行推理训练测试时，...
from mmpretrain import get_model import torch net = get_model('resnet50_mocov3-800e-pre_8xb128-linear-coslr-90e_in1k', pretrained=False) cheak_points = torch.load('./resnet50_linear-8xb128-coslr-90e_in1k_20220927-0e97a483.pth') net.load_state_dict(cheak_points) print(net) ...
UnsupervisedLoss类 计算损失函数,其中对于无监督的损失函数,其公式为: 需要生成正样本和负样本 正样本采用随机游走的方式生成 负样本生成方式是用训练集中的节点减去n阶邻居后在剩余的邻居里面随机取样 # Q * Exception(negative score) 计算负例样本的Loss,即Loss函数的后一项 ...
frommindspeed_mm.utils.transformer_model_configimportget_model_config frommindspeed_mm.utils.utilsimportEncoderBalanceComm frommindspeed_mm.patchsimportdummy_optimizer_patch# noqa defmodel_provider(pre_process=True,post_process=True): """Builds the model.""" ...
frommindspeed_mm.utils.transformer_model_configimportget_model_config frommindspeed_mm.models.common.module_spec.llava_layer_specimportget_layer_spec,get_mlp_module_spec defmodel_provider(pre_process=True,post_process=True): """Builds the model.""" ...