【Pytorch】使用训练好的模型进行图像分类预测,这东西哪去了大老？
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- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 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
- 2021-05-13 18:05回答 3 已采纳 你要安装cuda和cudnn，参考一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/106133822
- 2024-05-24 20:38齐延鹤的博客 return xtorch.nntorch.nn是Pytorch的核心模块，专门用于构建和训练神经网络。它提供了许多预定义的神经网络层、激活函数、损失函数和其他相关工具。神经网络层线性层：如，实现全连接层（也称为密集层）...
- 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
- 2022-03-08 10:24回答 2 已采纳 work number设置到cpu最大核心数，batch size 搞大点，你的显存才用了2G，还有那么多呢，不过显卡利用率低很正常，又不是挖矿，显卡很多时候要等硬盘或者内存读取信息呢。你把这里换成c
- 2021-07-27 17:08回答 3 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，超出我们目前的服务范围，暂时无法为您解答。 问答VIP目前服务范围为 ：Python、Java、MySQL、Redis、MongoDB、H
- 2022-05-06 17:28在models中有所有模型的实现，然后在main.py中定义了训练的代码，也可以进行预测我们的结果，除此之外，对所有的模型自己进行了测试，并且对准确率做了一个详细的比较，也可以根据此进行测试和比较训练。 在资源中有...
- 2021-10-21 23:53回答 1 已采纳 官方pretrain的模型数据集是imagenet，样本数是你这个数据集的很多倍，这样的vgg网络卷积层的参数基本收敛到比较好的一个情况，你直接用来finetune只要稍微微调一下最后的fc层就可以得
- 2022-04-16 02:10回答 4 已采纳 在linux 机器上运行。 获取数据集 !wget https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/imagenette2-320.tgz !gunzip ima
- 2023-04-07 13:43回答 3 已采纳 您可以尝试在代码中修改groups参数的值，将其从1改为3，来适配输入图片的RGB通道数，如下所示： import torch.nn as nn class YourModel(nn.Module)
- 2023-07-31 23:29山河亦问安的博客 pytorch python
- 2022-12-28 11:11回答 5 已采纳 你这报错在这里面，跟你贴的代码一点关系没有，都还没执行到这里呢。看报错信息，应该是你的输出口设置不对，原来两分类是两个，你多分类的话全连接层的输出也要改的。
- 2024-07-24 22:1301_6的博客 在这篇博客中，我们将展示如何使用PyTorch库来构建一个卷积神经网络（CNN）模型，用于食物图像的分类。我们将从头开始，包括数据准备、模型设计、训练过程、模型评估以及使用训练好的模型进行图像预测。
- 2022-12-06 17:56肆十二的博客 2023年全新Pytorch分类教程，支持数据搜集、多种模型训练测试、模型参数和网络结构查看以及全新的图形化界面，快去学习吧！
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