两个结构相同的模型net1和net2，测试时准确率都达到90以上，用图中代码将net1的参数传给net2后测试，发现准确率只有10%，不知道是什么原因，各位有没有好的办法融合两个模型？
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threenewbee 2020-09-06 21:50关注你是识别手写数字么？10%意味着10个数字里随机蒙一个的概率，说明根本没有学习到。
你这个模型参数的复制显得很奇怪，直接根据下标复制过来看看。（如果模型完全一样的话）解决 无用评论 打赏举报
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- 2022-04-26 09:27回答 2 已采纳 没有方法，只能 device = device = torch.device('cuda',0) # 在后续的 torch.Tensor 和 torch.nn.Module 后 添加 to(devic
- 2021-04-22 22:55回答 2 已采纳 好像是需要将模型在django框架下再训练一遍保存才能用
- 2022-10-24 15:49回答 1 已采纳 int是什么鬼？改成__init__，不然你都没有初始化model，导致你的model就是空的
- 2022-12-10 16:31X-ocean的博客 之前尝试复现MCNN，但由于这是16年的工作，现有的许多代码由于版本等各种各样的问题，所以我都跑不起来。在那些能跑起来的代码里又没有给权重，后来...而且里面参数名都有一个前缀DEM.，需要匹配前缀并且加载到模型中。
- 2022-11-04 09:00回答 3 已采纳 next()函数实际上调用了传入函数的.__next()__成员函数。所以，如果传入的函数没有这个成员，则会报错参考代码理解 import torch # 生成一些测试数据 X = torch.nor
- 2022-04-11 14:57回答 3 已采纳 您好，可能是你pycharm中用的pio和您更新的pip不是一个pip,具体的可以私聊。
- 2022-08-09 20:08回答 1 已采纳 没太明白，既然你都训练出来了，不应该知道怎么去推理吗？我理解deepfm输入基本上都是一些one-hot好的特征，你可以直接load训练好的pth文件，然后model(feature)就能输出某一用户
- 2022-10-22 16:00jingbo1801的博客 torchvision中提供了很多训练好的模型，这些模型是在1000类，224*224的imagenet中训练得到的，很多时候不适合我们自己的数据，可以根据需要进行修改。最后，构建一个对象，并加载resnet预训练的参数就可以了。
- 2023-03-06 22:04回答 2 已采纳 你只要调用 forward 方法，那每次都要从新计算 self.classifirer 重新调用方法
- 2023-03-14 18:46回答 2 已采纳 文章：python pytorch使用 中也许有你想要的答案，请看下吧
- 2022-01-28 09:48回答 1 已采纳 说几个思路吧：1.这是个人gpu还是公用，公用的话利用占显存的方式你不一定能读到这块gpu2.看看你的pytorch版本和cuda版本对应了嘛，不对应的话是用不了的3.重装cuda的时候，cudnn有
- 2022-07-29 10:43莫听穿林打叶声@的博客 使用现有的模型及其修改
- 2022-04-11 11:22回答 1 已采纳 低版本可手动安装，是否兼容可自行尝试 path '/data/VOCdevkit\VOC2012' does not exist. 报错是文件位置不对，你已经找到在哪里改了，可将--data-path
- 2022-10-19 23:59南京黑芝麻浆的博客 关于nn.Flatten()与torch.flatten()（懒得写了，如下图所示） 由于我的模型是全部由全连接层构成，输入数据是4*3，因此网络第一层必然是nn.Flatten()，但是nn.Flatten()出现在网络的定义中，因此它是对于第一维度的...
- 2022-10-22 19:57无人区2号的博客 pytorch对已有模型的更改（操作合集）
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