重点在于代码中有这样一行,通过model_entrypoint函数获取模型的构造函数create_fn, create_fn = model_entrypoint(model_name) 然后通过 model = create_fn(pretrained=pretrained, **kwargs) 创建模型 timm.models.registry模块 create_fn = model_entrypoint(model_name)为什么就能得到每个模型对应的构造函数了呢? 这...
下载pytorch_model.bin 文件,改名后,直接放到工程中,然后在代码中增加一个参数pretrained_cfg_overlay,指定此权重文件。重新执行,此时不再需要连接huggingface.co。 net=timm.create_model(name,pretrained=True,pretrained_cfg_overlay=dict(file="../pretrained/vit_tiny_patch16_224.bin")) 深度学习huggingfacetimm....
这里有hf_hub_id的话会优先从hf_hub下载的,我们需要简单修改一下代码,通过普通的方式加载模型权重。 我们知道对模型进行赋值这一步实际发生在timm.models._builder.build_model_with_cfg()中,找到对于的代码文件,可以看到: timm.models._builder.build_model_with_cfg() 转到load_pretrained函数 这里逻辑很清楚,通...
获得权重文件后,再使用timm.create_model方法,通过将pretrained_cfg_overlay参数指定为权重文件,来创建模型,这样就是本地创建了: backbone_name = 'resnet50' ckpt_path = './ckpt/resnet50_a1_0-14fe96d1.pth' model = timm.create_model(backbone_name, pretrained=True, pretrained_cfg_overlay=dict(file...
当调用`create_fn(pretrained=pretrained, **kwargs)`时，会初始化模型，并根据提供参数创建实例，进而构建模型。`model_entrypoint`函数是查找特定模型创建方法的关键桥梁。`registry`模块的另一个功能，比如`is_model`，可检测指定模型是否已注册。比如，通过`model_entrypoint('vit_tiny_patch16_224')`...
model = timm.create_model(backbone_name, pretrained=True, pretrained_cfg_overlay=dict(file=ckpt_path)) 手動調整模型 在cv中,最常見的操作是將某個網路的主幹層,用於特徵提取。 timm中有專門的方法可以實現這個目的: feature_ouput = model.forward_features(image) ...
获得权重文件后,再使用timm.create_model方法,通过将pretrained_cfg_overlay参数指定为权重文件,来创建模型,这样就是本地创建了: backbone_name='resnet50'ckpt_path='./ckpt/resnet50_a1_0-14fe96d1.pth'model= timm.create_model(backbone_name,pretrained=True,pretrained_cfg_overlay=dict(file=ckpt_path))...
model = _create_deit('deit_small_patch16_224', pretrained=pretrained, **dict(model_args, **kwargs))File"/home/lingdu/.conda/envs/codiff/lib/python3.8/site-packages/timm/models/deit.py",line123,in_create_deit model = build_model_with_cfg(File"/home/lingdu/.conda/envs/codiff/lib/pyt...
model = _create_deit('deit_small_patch16_224', pretrained=pretrained, **dict(model_args, **kwargs)) File"/home/lingdu/.conda/envs/codiff/lib/python3.8/site-packages/timm/models/deit.py", line123,in_create_deit model = build_model_with_cfg( ...
model = _create_deit('deit_small_patch16_224', pretrained=pretrained, **dict(model_args, **kwargs)) File"/home/lingdu/.conda/envs/codiff/lib/python3.8/site-packages/timm/models/deit.py", line123,in_create_deit model = build_model_with_cfg( ...