在预训练的 pytorch 网络中加载单个图像
Posted
技术标签:
【中文标题】在预训练的 pytorch 网络中加载单个图像【英文标题】:Load a single image in a pretrained pytorch net 【发布时间】:2018-10-08 08:45:29 【问题描述】:这里的总新手,我正在使用this pytorch SegNet 实现和一个“.pth”文件,其中包含来自 50 个 epoch 训练的权重。 如何加载单个测试图像并查看网络预测? 我知道这听起来像是一个愚蠢的问题,但我被困住了。 我得到的是:
from segnet import SegNet
import torch
model = SegNet(2)
model.load_state_dict(torch.load('./model_segnet_epoch50.pth'))
如何在单个测试图片上“使用”网络?
【问题讨论】:
【参考方案1】:output = model(image)
.
请注意,图像应该是Variable
对象,并且输出也是如此。
例如,如果你的图像是一个 Numpy 数组,你可以像这样转换它:
var_image = Variable(torch.Tensor(image))
【讨论】:
注意:变量是deprecated in PyTorch 0.4。【参考方案2】:我提供了一个ResNet152
预训练模型的示例。
def image_loader(loader, image_name):
image = Image.open(image_name)
image = loader(image).float()
image = torch.tensor(image, requires_grad=True)
image = image.unsqueeze(0)
return image
data_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor()
])
model_ft = models.resnet152(pretrained=True)
model_ft.eval()
print( np.argmax(model_ft(image_loader(data_transforms, $FILENAME)).detach().numpy()))
$FILENAME
是要加载的图像的路径和名称。我从这个post 得到了必要的帮助。
【讨论】:
您如何使用自己编写的模型来做到这一点? @joehoeller 不确定您的确切意思。你不能把你的模型分配给model_ft
吗?以上是关于在预训练的 pytorch 网络中加载单个图像的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
PyTorch教程-5:详解PyTorch中加载数据的方法--DatasetDataloaderSamplercollate_fn等
如何使用 PyTorch 在预训练模型上添加新层? (给出了 Keras 示例。)