loaded_model_structure = torch.load('model_structure.pth') 仅保存和加载模型的参数 如果只想保存和加载模型参数而不包含模型结构,可以使用 torch.save 时设置 save_model_obj=False。 # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model_parameters.pth') # 加载模型参数 loaded_parameters = torch.load...
import torch from torch import nn, optim # 定义一个简单的线性模型 model = nn.Linear(2, 1) # 输入2个特征,输出1个值 # 假设有一些输入数据和标签 inputs = torch.randn(10, 2) # 10个样本,每个样本2个特征 labels = torch.randn(10, 1) # 10个样本,每个样本1个标签 # 创建优化器,指定要更...
target = data.to(device), target.to(device) pred = model(data) #batch_size*10 ...
最后,你将实现一个能够自己玩游戏的 AI 马里奥(使用双深度 Q 网络)。 虽然这个教程不需要 RL 的先验知识,但你可以通过这些 RL概念来熟悉,还可以使用这个方便的速查表作为参考。完整的代码在这里可用。 mario %%bash pip install gym-super-mario-bros==7.4.0pip install tensordict==0.2.0pip install torchrl...
out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out# setup the final model structureclass XRayClassifier(nn.Module): def __init__(self, ...
\# setup the final model structureclassXRayClassifier\(nn.Module\):def \_\_init\_\_\(self,nc\=nc,nf\=nf,dropout\=dropout\):super\(XRayClassifier,self\).\_\_init\_\_\(\)self.resnet\_blocks \=nn.Sequential\(ResNetBlock\(nc,nf,stride\=2\),\# \(B,C,H,W\)->\(B,NF,H/...
# Print the structure of the modelmodel.summary() 为了训练模型,keras提供 fit 的方法可以完成这项工作。因此,我们首先加载数据,指定特征和标签,并设置轮次。在训练模型之前,我们通过选择合适的优化器和损失函数来配置模型,这就是 comp...
plot_decision_boundary(model, X, y, DEVICE) plt.savefig('frames/{:05d}.png'.format(i)) return losses # Create a new network instance a train it model = NaiveNet().to(DEVICE) losses = train(model, X, y) 1. 2. 3. 4.
data_dir ="/home/dell/Desktop/data/切割图像"# Models to choose from [resnet, alexnet, vgg, squeezenet, densenet, inception]model_name ="inception"# Number of classes in the datasetnum_classes =2#两类数据1,2# Batch size for training (change depending on how much memory you have)batch_...
# setup the final model structure classXRayClassifier(nn.Module): def__init__(self, nc=nc, nf=nf, dropout=dropout): super(XRayClassifier, self).__init__() self.resnet_blocks=nn.Sequential( ResNetBlock(nc, nf, stride=2), # (B, C, H, W) -> (B, NF, H/2, W/2), i.e....