解决python 无法加载downsample模型的问题
downsample 在最新版本里面修改了位置
from theano.tensor.single import downsample (旧版本)
上面以上的的import会有error raise:
from theano.tensor.signal import downsample
ImportError: cannot import name 'downsample'
找到from theano.tensor.single import downsample所在文件,如:
...\lib\site-packages\lasagne\layers\pool.py
把 from theano.tensor.signal import downsample注释掉,改为
from theano.tensor.signal.pool import pool_2d
代码中运用到downsample的地方也要改掉
# 子采样 pooled_out = downsample.max_pool_2d( input=conv_out, ds=poolsize, ignore_border=True )
这里直接将downsample改为pool会出错,因为里面相应的函数有变化
查看pool.py的源码,发现downsample.max_pool_2d()与pool. pool_2d()函数功能相同,用ws代替ds
# 子采样 pooled_out = pool.pool_2d( input=conv_out, ws=poolsize, ignore_border=True )
以上这篇解决python 无法加载downsample模型的问题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。
相关推荐
-
浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载
近期做了一些反垃圾的工作,除了使用常用的规则匹配过滤等手段,也采用了一些机器学习方法进行分类预测.我们使用TensorFlow进行模型的训练,训练好的模型需要保存,预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用,这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载. 总结一下Tensorflow常用的模型保存方式. 保存checkpoint模型文件(.ckpt) 首先,TensorFlow提供了一个非常方便的api,tf.train.Saver()来保存和还原一个机器学习模型. 模型保存 使用tf.trai
-
python使用tensorflow保存、加载和使用模型的方法
使用Tensorflow进行深度学习训练的时候,需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存,以便在此基础上继续训练或者使用.介绍这方面的博客有很多,我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍: http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 我对这篇文章进行了整理和汇总. 首先是模型的保存.直接上代码: #!/usr/bin/env python #-*- c
-
解决tensorflow测试模型时NotFoundError错误的问题
错误代码如下: NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for xxx -- 经查资料分析,错误原因可能出在加载模型时的路径问题.我采用的加载模型方法: with tf.Session() as sess: print("Reading checkpoints...") ckpt = tf.
-
解决tensorflow模型参数保存和加载的问题
终于找到bug原因!记一下:还是不熟悉平台的原因造成的! Q:为什么会出现两个模型对象在同一个文件中一起运行,当直接读取他们分开运行时训练出来的模型会出错,而且总是有一个正确,一个读取错误? 而 直接在同一个文件又训练又重新加载模型预测不出错,而且更诡异的是此时用分文件里的对象加载模型不会出错? model.py,里面含有 ModelV 和 ModelP,另外还有 modelP.py 和 modelV.py 分别只含有 ModelP 和 ModeV 这两个对象,先使用 modelP.py 和 m
-
解决python 无法加载downsample模型的问题
downsample 在最新版本里面修改了位置 from theano.tensor.single import downsample (旧版本) 上面以上的的import会有error raise: from theano.tensor.signal import downsample ImportError: cannot import name 'downsample' 找到from theano.tensor.single import downsample所在文件,如: ...\lib
-
Python实现加载及解析properties配置文件的方法
本文实例讲述了Python实现加载及解析properties配置文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里参考前面一篇:http://www.jb51.net/article/137393.htm 我们都是在java里面遇到要解析properties文件,在python中基本没有遇到这中情况,今天用python跑深度学习的时候,发现有些参数可以放在一个global.properties全局文件中,这样使用的时候更加方便.原理都是加载文件,然后用line方法进行解析判断"=",自
-
Three.js加载外部模型的教程详解
1. 首先我们要在官网: https://threejs.org/ 下载我们three.js压缩包,并将其中的build文件夹下的three.js通过script标签对的src属性导入到我们的页面中 2. 创建three.js核心对象 Scene(场景) Camera(相机) Light(光源) Mesh(模型) Renderer(渲染器) 最后一步就是渲染显示在我们的页面上了renderer.render(scene,camera) 3. OBJ模型的导入 <script type=&quo
-
Python重新加载模块的实现方法
importlib 模块的作用 模块,是一个一个单独的py文件 包,里面包含多个模块(py文件) 动态导入模块,这样就不用写那么多的import代码, 典型的例子: 自动同步服务,每个网站都有一个py文件.主进程里收到同步任务,根据名称来动态导入对应的py文件,这样就不用写那么多的import代码.(有点类似java的工厂方法) 但是,importlib并不能解决我在线修改py源码,再不重启进程的情况下,使修改生效. 这种情况,可以使用reload() reload方法 为防止两个模块互相导入的
-
在C++中加载TorchScript模型的方法
本教程已更新为可与PyTorch 1.2一起使用 顾名思义,PyTorch的主要接口是Python编程语言.尽管Python是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景,并且是首选的语言,但同样的,在许多情况下,Python的这些属性恰恰是不利的.后者通常适用的一种环境是要求生产-低延迟和严格部署.对于生产场景,即使只将C ++绑定到Java,Rust或Go之类的另一种语言中,它也是经常选择的语言.以下各段将概述PyTorch提供的从现有Python模型到可以完全从C ++加载和执行的序列化表示形式的
-
一行代码实现Python动态加载依赖
目录 快速开始 通过 pip 安装运行 注入代码运行 前几天在一个开源项目里遇到好多用户反馈,不会安装依赖,或者执行 pip install -r requirements.txt 没有反应. 可能造成的原因有很多种,一一排查起来也很麻烦. 想一劳永逸解决这个问题,一般大家都是到 site-packages 里面把所需要的包导出来,放到项目根目录. 但这样终究太过粗糙,不符合Python优雅的个性. 所以我就想,能不能动态引入包,如果没有的话,再调用 pip 下载.最后也差不多实现了我的设想.
-
python动态加载包的方法小结
本文实例总结了python动态加载包的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 动态加载模块有三种方法 1. 使用系统函数__import_() stringmodule = __import__('string') 2. 使用imp 模块 import imp stringmodule = imp.load_module('string',*imp.find_module('string')) imp.load_source("TYACMgrHandler_"+app.upper(),
-
python 动态加载的实现方法
脚本语言都有一个优点,就是动态加载.lua语言有这个优点,python也有这个特性.说简单点就是,如果开发者发现自己的代码有bug,那么他可以在不关闭原来代码的基础之上,动态替换模块.替换方法一般用reload来完成. 1.reload的基本原理 reload主要做了两个动作,删除原来的模块,添加新的模块 2.reload的等效代码 del sys.modules[module_name] __import__(module_name) 3.reload使用的时候要注意什么 3.1 reload
-
浅谈解决Hibernate懒加载的4种方式
本文总结了我在学习hibernate的过程中,解决hibernate懒加载问题的四种方式. 所谓懒加载(lazy)就是延时加载,延迟加载. 什么时候用懒加载呢,我只能回答要用懒加载的时候就用懒加载. 至于为什么要用懒加载呢,就是当我们要访问的数据量过大时,明显用缓存不太合适,因为内存容量有限,为了减少并发量,减少系统资源的消耗,我们让数据在需要的时候才进行加载,这时我们就用到了懒加载. 例如,有一个对象是Employee,还有一个对象是Department.显然,对于Employee相对Depa
-
python+django加载静态网页模板解析
接着前面Django入门使用示例 今天我们来看看Django是如何加载静态html的? 我们首先来看一看什么是静态HTML,什么是动态的HTML?二者有什么区别? 静态HTML指的是使用单纯的HTML或者结合CSS制作的包括图片.文字等的只供用户浏览但不包含任何脚本.不含有任何交互功能的网页! 动态的HTML指的是网页不仅提供给用户浏览,网页本身还有交互功能,存在着在脚本如JAVASCRIPT,并利用某种服务器端语言如PHP等实现如用户注册,用户登录,上传文件,下载文件等功能 接下来,了解下加载
随机推荐
- 详解vue mint-ui源码解析之loadmore组件
- html+js+highcharts绘制圆饼图表的简单实例
- Spring中bean的继承与抽象代码示例
- 理解PHP中的stdClass类
- PHP中读写文件实现代码
- MySQL获取所有分类的前N条记录
- canvas实现刮刮卡效果
- php中session过期时间设置及session回收机制介绍
- 用JS实现网页元素阴影效果的研究总结
- 用div+css解决出现水平滚动条问题
- JavaScript 模拟用户单击事件
- 如何远程管理连接云主机和VPS(服务器)
- 国产中文操作系统OpenDesktop
- java实现一个扫描包的工具类实例代码
- C++在C语言基础之上增强的几个实用特性总结
- Citrix Xenserver 7怎么安装?Xenserver 7.0安装详细图文教程(附下载地址)
- AndroidStudio 配置 AspectJ 环境实现AOP的方法
- Vue + Element UI图片上传控件使用详解
- Python paramiko模块使用解析(实现ssh)
- MySQL查询条件中放置on和where的区别分析