3 create_feature_extractor函数 4 hook函数 回到顶部 1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型,可以采用直接遍历子模块的方法,取出相应name模块的输出,不对模型做任何改动。该方法的缺点在于,只能得到其子模块的输出,而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型,无法获得其指定层的输出。 示例resnet18取出layer1的输...
使用create_feature_extractor方法,创建一个新的模块,该模块将给定模型中的中间节点作为字典返回,用户指定的键作为字符串,请求的输出作为值。 该方法比 IntermediateLayerGetter方法更通用, 不局限于获得模型第一层子模块的输出。因此推荐使用create_feature_extractor方法。 AI检测代码解析 # Feature extraction with resne...
前言一、Torch FX二、特征提取1.使用get_graph_node_names提取各个节点2.使用create_feature_extractor提取输出3.六行代码可视化特征图 三、Reference 一、Torch FX 首先是Torch FX的介绍:FX Blog(具体可参考Reference) FX based feature extraction is a new TorchVision utility that lets us access intermediate tra...
features = np.array(features) h5f = h5py.File('feature.h5', 'w')#创建h5数据库,用于存储数据 h5f.create_dataset('tensor', data=features)#创建一个key,里面存储的是所有图像的特征 h5f.create_dataset('name', data=names)#创建一个key,里面存储的是所有图像的名字 h5f.close() 1. 2. 3. 4. ...
(pretrained=False)# self.resnet = create_feature_extractor(self.resnet, {'relu': 'feat320', 'layer1': 'feat160', 'layer2': 'feat80',# 'layer3': 'feat40'})defforward(self,x):forname,minself.resnet._modules.items():x=m(x)ifname=='relu':x1=xelifname=='layer1':x2=xelif...
🐛 Describe the bug The funcion torch.nn.functional.interpolate can't be used at the same time with torch.jit.script and torchvision.models.feature_extraction.create_feature_extractor (that uses torch.fx) if the destination size is an inp...
from torch import nn def create_combined_model(model_fe): # Step 1\. Isolate the feature extractor. model_fe_features = nn.Sequential( model_fe.quant, # Quantize the input model_fe.conv1, model_fe.bn1, model_fe.relu, model_fe.maxpool, model_fe.layer1, model_fe.layer2, model_fe....
fromtorchimportnndefcreate_combined_model(model_fe):# Step 1\. Isolate the feature extractor.model_fe_features = nn.Sequential( model_fe.quant,# Quantize the inputmodel_fe.conv1, model_fe.bn1, model_fe.relu, model_fe.maxpool, model_fe.layer1, ...
#torchvision >= 0.11.0from torchvision.models.feature_extraction import get_graph_node_names, create_feature_extractormodel = timm.create_model("resnet50d", pretrained=True, exportable=True)nodes, _ = get_graph_node_names(model)print(nodes)features = {'layer1.0.act2': 'out'}feature_extractor...
# Freeze all base layers in the "features" section of the model (the feature extractor) by setting requires_grad=False for param in model.features.parameters(): param.requires_grad = False 冻结特征提取层! 现在让我们根据需要调整输出层或预训练模型的一部分。 现在我们的预训练模型有 out_features...