out_tensor = model(in_tensor.permute(2,0,1).unsqueeze(0)) prob,clas = torch.softmax(out_tensor,dim=1).max(dim=1) out = {'label':clas.item()} return out @app.route('/predict',methods = ['POST']) def predict(): m
默认的 model_fn 使用 torch.jit.load(‘model.pt’) 加载模型权重,因为它假设我们以前使用 TorchScript 对模型进行了序列化,并且遵循了文件名约定。附加了加速器时,默认的 predict_fn 使用 torch.jit.optimized_execution 数据库,指定模型应经过优化后才能在附加的Elastic Inference加速器上运行。否则 predict_fn 将...
你两个模型都用了checkpoint里面的参数，所以即使两个model，显存也不会增多。你可以checkpoint1=torch.lo...
python3加载，会报错解决方法：把encoding改为encoding='iso-8859-1' check_p=torch.load(path,map_lo...
'entertainment'}model_name='bert'x=import_module('models.'+model_name)config=x.Config('THUCNews')model=x.Model(config).to(config.device)model.load_state_dict(torch.load(config.save_path,map_location='cpu'))defbuild_predict_text(text):token=config.tokenizer.tokenize(text)token=['[CLS]']+...
# Load the model from sdd.py device = 'cuda' if torch.cuda.is_availabe() else 'cpu' model = SDD(torch.load('sdd.weights.pth', map_location=device) 创建一个app模型,它可以提供一个用于上传和显示的 URL: app = FastAPI() 创建一个"/predict"的URL,以便客户端可以向"<hosturl>/predict...
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size=args.batch_size).to(device) # models = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size=args.batch_size).to(device) model.load_state_dict(torch.load(path)['models']) model.eval() print('p...
最后,如下述代码创建一个Model并用它创建一个Predictor: @OverrideprotectedBooleandoInBackground(Void...params){try{model=DoodleModel.loadModel();predictor=model.newPredictor();returntrue;}catch(IOException|ModelException e){Log.e("DoodleDraw",null,e);}returnfalse;} ...
print(df.head())# Let's verify if our data is balanced and what types of species we haveprint('\nOur dataset is balanced and has the following values to predict:') print(df['Iris_Type'].value_counts()) 运行此代码时,预期输出如下所示: ...
load_state_dict(torch.load(CHECKPOINT_PATH, map_location=map_location)) 这样在多卡训练时,每个进程有一个model副本和optimizer,使用自己的数据进行训练,之后反向传播计算完梯度的时候,所有进程的梯度会进行all-reduce操作进行同步,进而保证每个卡上的模型更新梯度是一样的,模型参数也是一致的。 这里有一个需要...