DDR爱好者之家

解决pytorch 保存模型遇到的问题
站长资源 2024/12/28 佚名
71 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

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++读取的图像结果不一致，是因为python和c++采用的opencv版本不一样，从而使用的解码库不同，导致读取的结果不同。

2. 图像变换

PIL和pytorch的图像resize操作，与opencv的resize结果不一样，这样会导致训练采用PIL，预测时采用opencv，结果差别很大，尤其是在检测和分割任务中比较明显。

3. 数值计算

pytorch的torch.exp与c++的exp计算，10e-6的数值时候会有10e-3的误差，对于高精度计算需要特别注意，比如

两个输入5.601597， 5.601601， 经过exp计算后变成270.85862343143174， 270.85970686809225

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米