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...
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(): meta = json.load(request.files['meta']) blob = request.files...
模型训练好后,可以打开 predict.py对新图片进行预测,给定用来预测的模型和预测的图片文件夹: model = LeNet1() # 模型结构 modelpath = "./runs/LeNet1_1/LeNet1_best.pth" # 训练好的模型路径 checkpoint = torch.load(modelpath) model.load_state_dict(checkpoint) # 加载模型参数 root = "test_pics...
load(model, prefix=''ifhasattr(model,'bert')else'bert.')#todo: 从这边,model.cls.predictions.bias,这个偏值项的权值被从全0替换 这个load方法载入了所有的预训练参数,那么这个bias到底是指的哪一个bias呢,是这个类: classBertLMPredictionHead(nn.Module):"""Arch: - BertPredictionHeadTransform (Input=...
path_model = "./model.pkl" net_load = torch.load(path_model)并且我们可以直接打印出整个模型得...
'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]']+...
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...
这恰好和 Dynamo 的需求相符合:我们希望 model 内部所有的函数调用(同 frame evaluation),都能够附加一个解析 frame 的过程,以此来解析提炼 PyTorch 程序运行时的图结构。因此 Dynamo 扩展了 CPython 解释器 frame evaluation,在执行默认的帧评估函数之前,实现一些额外的 frame 解析优化的工作。
(train_loader, 0):# 1.准备数据inputs, labels = data# 2.向前传递y_predict = model(inputs)loss = criterion(y_predict, labels)losslst.append(loss.item())print(epoch, i, loss.item())# 3.反向传播optimizer.zero_grad()loss.backward()# 4.更新参数optimizer.step()# 画图plt.plot(range(...
model = My_Model(input_dim=x_train.shape[1]).to(device) model.load_state_dict(torch.load(config['save_path'])) preds = predict(test_loader, model, device) save_pred(preds, 'pred.csv') 实验结果: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 414.89it/s]...