Pytorch 保存模型生成图片方式

三通道数组转成彩色图片

    img=np.array(img1)

    img=img.reshape(3,img1.shape[2],img1.shape[3])

    img=(img+0.5)*255##img做过归一化处理,【-0.5,0.5】

    img_path='/home/isee/wei/image/imageset/result.jpg'

    img=cv2.merge(img)

    cv2.imwrite(img_path,img)

单通道数组转化成灰度图

    Img_mask=np.array(img_mask)*255 ##img_mask为二值图

    Img_mask=cv2.merge(img_mask)

    cv2.imwrite(img_path,img_mask)

以上这篇Pytorch 保存模型生成图片方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Pytorch提取模型特征向量保存至csv的例子

    Pytorch提取模型特征向量 # -*- coding: utf-8 -*- """ dj """ import torch import torch.nn as nn import os from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np from PIL import Image import to

  • Pytorch之保存读取模型实例

    pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件,t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式.而pth文件是python中存储文件的常用格式.而在keras中则是使用.h5文件. # 保存模型示例代码 print('===> Saving models...') state = { 'state': model.state_dict(), 'epoch': epoch # 将epoch一并保存 } if not os.path.isdir('checkpoin

  • Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解

    保存模型 保存模型仅仅是为了测试的时候,只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径 但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的还是 Adam优化器的时候, 一定要保存好训练的优化器参数以及epoch state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(state, pat

  • 基于pytorch的保存和加载模型参数的方法

    当我们花费大量的精力训练完网络,下次预测数据时不想再(有时也不必再)训练一次时,这时候torch.save(),torch.load()就要登场了. 保存和加载模型参数有两种方式: 方式一: torch.save(net.state_dict(),path): 功能:保存训练完的网络的各层参数(即weights和bias) 其中:net.state_dict()获取各层参数,path是文件存放路径(通常保存文件格式为.pt或.pth) net2.load_state_dict(torch.loa

  • Pytorch 保存模型生成图片方式

    三通道数组转成彩色图片 img=np.array(img1) img=img.reshape(3,img1.shape[2],img1.shape[3]) img=(img+0.5)*255##img做过归一化处理,[-0.5,0.5] img_path='/home/isee/wei/image/imageset/result.jpg' img=cv2.merge(img) cv2.imwrite(img_path,img) 单通道数组转化成灰度图 Img_mask=np.array(img_

  • 解决pytorch 保存模型遇到的问题

    今天用pytorch保存模型时遇到bug Can't pickle <class 'torch._C._VariableFunctions'> 在google上查找原因,发现是保存时保存了整个模型的原因,而模型中有一些自定义的参数 将 torch.save(model,save_path) 改为 torch.save(model.state_dict(),save_path) 然后载入模型也做相应的更改就好了 补充:pytorch训练模型的一些坑 1. 图像读取 opencv的python和c

  • 关于Pytorch中模型的保存与迁移问题

    目录 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行训练 2.4 载入模型进行迁移 3 总结 1 引言 各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈.今天要和大家介绍的内容是如何在Pytorch框架中对模型进行保存和载入.以及模型的迁移和再训练.一般来说,最常见的场景就是模型完成训练后的推断过程.一个网络模型在完成训练后通常都需要对新样本进行预测,此时就只需要构建模型的前向传播过程,然后载入已训练好的参数初始化网络即可. 第2个场景就是模型的再训练过

  • pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式

    1.Motivation: I wanna modify the value of some param; I wanna check the value of some param. The needed function: 2.state_dict() #generator type model.modules()#generator type named_parameters()#OrderDict type from torch import nn import torch #creat

  • Tensorflow读取并输出已保存模型的权重数值方式

    这篇文章是为了对网络模型的权重输出,可以用来转换成其他框架的模型. import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_tensorflow #首先,使用tensorflow自带的python打包库读取模型 model_reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(r"model.ckpt") #然后,使reader变换成类似于dict形式的数据 var_dict =

  • pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式

    在目标检测的模型训练中, 我们通常都会有一个特征提取网络backbone, 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16. 为了达到比较好的训练效果, 往往会加载预训练的backbone模型参数, 然后在此基础上训练检测网络, 并对backbone进行微调, 这时候就需要为backbone设置一个较小的lr. class net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(net, self).__init__() # backbone

  • PyTorch使用cpu加载模型运算方式

    没gpu没cuda支持的时候加载模型到cpu上计算 将 model = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(device)) 改为 model = torch.load(path, map_location='cpu') 然后删掉所有变量后面的.cuda()方法 以上这篇PyTorch使用cpu加载模型运算方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • pytorch查看模型weight与grad方式

    在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有(0)的key,这样就可以直接打印出weight了,在pdb debug界面输入p model.module.features[0].weight,就可以看到weight,输入 p model.module.features[0].weig

随机推荐