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...
獲得權重檔案後,再使用timm.create_model方法,透過將pretrained_cfg_overlay引數指定為權重檔案,來建立模型,這樣就是本地建立了: backbone_name = 'resnet50' ckpt_path = './ckpt/resnet50_a1_0-14fe96d1.pth' model = timm.create_model(backbone_name, pretrained=True, pretrained_cfg_overlay=dict(file...
其中,url对应了模型的下载请求地址,直接将这个url复制粘贴到浏览器中,手动下载权重文件。 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.cr...
model = timm.create_model(model_name='vit_base_patch16_224', pretrained=True, pretrained_cfg_overlay=dict( file="./data/Pth/ViT/pytorch_model.bin")) 注意事项 报错没有pretrained_cfg_overlay这个参数:更新timm即可。旧版是没有这个参数的 注意,更新timm后,对应的defalut_cfg会改变。即之前的模型权重...
model = create_fn(pretrained=pretrained, **kwargs) if checkpoint_path: load_checkpoint(model, checkpoint_path) return model #首先通过split_model_name函数将模型名字分割成两部分,一部分是模型的来源,一部分是模型的名字 #然后通过is_model函数判断模型是否存在于(是否已经注册进_model_entrypoints字典) ...
pretrained=True, num_classes=6, pretrained_cfg_overlay =dict(file='/home/lingdu/zyt/works/pretrained_models/deit_small_patch16_224-cd65a155.pth')) torch.save(model,'timm_models/deit_small.pth') 目的是想通过本地的权重文件,通过timm库来创建一个deit_small_patch16_224模型。
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")) ...
pretrained_cfg_overlay = dict(file='/home/lingdu/zyt/works/pretrained_models/deit_small_patch16_224-cd65a155.pth')) torch.save(model, 'timm_models/deit_small.pth') 目的是想通过本地的权重文件,通过timm库来创建一个deit_small_patch16_224模型。
pretrained_cfg_overlay = dict(file='/home/lingdu/zyt/works/pretrained_models/deit_small_patch16_224-cd65a155.pth')) torch.save(model, 'timm_models/deit_small.pth') 目的是想通过本地的权重文件,通过timm库来创建一个deit_small_patch16_224模型。
pretrained_cfg_overlay = dict(file='/home/lingdu/zyt/works/pretrained_models/deit_small_patch16_224-cd65a155.pth')) torch.save(model, 'timm_models/deit_small.pth') 目的是想通过本地的权重文件,通过timm库来创建一个deit_small_patch16_224模型。