打开.pth文件，使用Python的torch库进行加载。首先定义.pth文件的路径，例如：pthfile = 'D:/catdog/ssd-pytorch-master/logs/ssd_weights.pth'。然后，使用torch.load函数加载.pth文件，设置环境为cpu：model = torch.load(pthfile, torch.device('cpu'))。接下来查看加载的模型类型：print('type:'...
今天看到 Y4er 师傅写的文章,我这里简单学习了一下:https://y4er.com/posts/python-pth-file-write-getshell/ 概述 python 的 site 模块支持 "Site-specific configuration hook" 的功能,这个功能点本身是用来将特定路径加入模块搜索路径。该模块在初始化期间自动导入。 sys.prefix 和sys.exec_prefix 在C:/...
pthfile = r'F:/GNN/graph-rcnn/graph-rcnn/datasets/sg_baseline_ckpt.pth' #faster_rcnn_ckpt.pth net =torch.load(pthfile,map_location=torch.device('cpu')) # 由于模型原本是用GPU保存的,但我这台电脑上没有GPU,需要转化到CPU上 # print(type(net)) # 类型是 dict # print(len(net)) # ...
使用pth文件,在 site-packages 文件中创建 .pth文件,将模块的路径写进去,一行一个路径,以下是一个示例,pth文件也可以使用注释: # .pth file for the my project(这行是注释) E:/DjangoWord E:/DjangoWord/mysite E:/DjangoWord/mysite/polls 1. 2. 3. 4. 这个不失为一个好的方法,但存在管理上的问题...
load(pth_file) 加载完成后,model 变量将包含一个字典,其中包含了 PTH 文件中的所有信息。你可以通过打印 model 变量来查看其中的内容: print(model) 这将输出一个字典,其中包含了模型的权重、优化器状态等信息。你可以进一步查看字典中的各个键值对,了解模型的详细信息。例如,你可以使用以下代码查看模型架构的名称...
net = torch.load(pthfile,map_location=torch.device('cpu')) # 由于模型原本是用GPU保存的,但我这台电脑上没有GPU,需要转化到CPU上 print(type(net)) # 类型是 dict print(len(net)) # 长度为 4,即存在四个 key-value 键值对 for k in net.keys(): ...
这与setup.py: installing just a pth file?非常相似(就功能而言，这个问题严格来说是一个超集) --...
load(pthfile) alexnet.load_state_dict(model_data) # 使用load_state_dict方法加载到alexnet模型中 print(alexnet) 代码中,pretrained=False是不加载参数,也就是说这个model中的参数是初始化的而不是训练好的。所以需要将下载好的参数.pth文件配置到模型中。 运行结果: AlexNet( (features): Sequential( (0):...
I have a poetry project on a mapped network drive (z:) in Windows. When I run poetry install, the .venv\Lib\site-packages\app.pth file that is created uses the UNC path instead of the drive path:app.pth //server/share/app
{"name":"Python: Current File","type":"python","request":"launch","program":"${file}","console":"integratedTerminal"} It prints the same paths, except for some of them which are now the system paths instead of the pyenv ones: ...