模型测试第7页

(39)CUDA out of memory. Tried to allocate 76.00 MiB (GPU 0； 10.76 GiB total capacity； 8.45 GiB ...

问题描述：在两块2080Ti显卡上训练去雾算法FFANet(gps=3,blocks=19)，batch=2恰好能够正常训练，训练结束进行模型测试，每次读取一张图片进行模型推理，结果报错显存不够：RuntimeError

weixin_40227656·2022-12-31 17:48

【深度学习笔记（十四）】之Tensorflow2构建多层感知机网络并训练，测试

datasets获取数据集并预处理使用tf.keras,Model和tf.keras.layers搭建模型训练模型，使用tf.keras.losses计算损失函数，使用tf.keras.optimizer优化模型测试模型

开发小鸽·2022-12-31 11:30

基于通道注意力机制的高光谱图像分类

目录前言步骤Python实现1.定义HybridSN类2.创建数据集3.开始训练4.模型测试5.基于通道注意力机制改进网络6.再次训练7.再次测试完整代码总结前言近年来，由于高光谱数据的独特性质以及所包含的海量信息

cuishikang·2022-12-30 10:36

AutoGluon-windows学习笔记（1）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、windows安装二、表格预测1.快速入门导入表格预测库导入数据(数据为.CSV，pd.DataFrame类型)训练模型测试模型各个算法的测试精度

小火龙借个火·2022-12-30 08:25

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的

·2022-12-30 00:06

opencv文件介绍

文件bin.dlletc：存放训练好的分类器，用于人脸识别include：所有的头文件opencv2•calib3d：相机校准、姿态估计和三维重建•core：核心功能模块•dnn：深度学习模块，目前支持模型测试计算

忙什么果·2022-12-29 23:17

部署Yolov5模型到jetson nano上

目录一、检查是否安装cuda二、安装好pip3，系统已经自带python3.6.9三、检测是否安装gpu版本的tensorflow四、安装pycuda五、下载tensorrtx源码六、模型测试一、检查是否安装

无证驾驶梁嗖嗖·2022-12-29 20:57

【Pranet】论文及代码解读——cfsong

滤波器替换成一组有w个通道的3×3滤波器3、ParalleledConnection该模块包含两部分：一部分是扩大感受野的RFB-likemulti-scalemodule，4.反转注意力模块：模型训练模型测试实验结果

cfsongbj·2022-12-28 23:55

Pytorch模型测试时显存一直上升导致爆显存

问题描述首先说明:由于我的测试集很大,因此需要对测试集进行分批次推理.在写代码的时候发现进行训练的时候大概显存只占用了2GB左右,而且训练过程中显存占用量也基本上是不变的.而在测试的时候,发现显存在每个batch数据推理后逐渐增加,直至最后导致爆显存,程序fail.这里放一下我测试的代码:y,y_=torch.Tensor(),torch.Tensor()forbatchintqdm(loader

XJTU-Qidong·2022-12-28 13:50

Pytorch 模型测试 batch_size=1 时出现的问题

使用dataloader读取数据集batch_size=1时，若不加model.eval()，则数据在传入模型时BN层会不起作用，导致预测错误

MrRainn·2022-12-28 13:19

不优雅地解决pytorch模型测试阶段显存溢出问题

在一次测试一个超分辨模型LESRCNN(作者提供了已训练好的模型)时,发生了CUDAoutofmemory的错误(虽然显卡有8G显存,但还是差了些):RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.54GiB(GPU0;7.79GiBtotalcapacity;4.29GiBalreadyallocated;1.29GiBfree;31.68MiBcac

Niatruc·2022-12-28 13:19

pytorch模型测试

一、pytroch-cifar100的不同网络模型1）github路径：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar1002）已训练好的mobilenet网络权重可用于测试，获取地址如下（200epoch）链接：https://pan.baidu.com/s/1FbDgNs1S_YvuAVvBVGg91Q提取码：2022

jcdd_sh·2022-12-28 13:49

st-gcn训练自建行为识别数据集

st-gcn训练自建行为识别数据集一、代码下载与环境配置二、准备行为数据三、数据转换四、添加Layout五、修改训练参数六、开始训练七、模型测试一、代码下载与环境配置首先参照下面的命令，下载st-gcn

枸杞叶儿·2022-12-28 08:24

【强化学习】《Easy RL》- Q-learning - CliffWalking（悬崖行走）代码解读

目录0.前言1.超参数2.训练2.1初始化环境和智能体2.2智能体选择动作2.3环境接收动作并反馈下一个状态和奖励2.4智能体进行策略更新（学习）3.结果处理3.1模型保存3.2模型读取3.3模型测试0

None072·2022-12-26 23:58

MAPPO之模型测试——eval

1测试前的准备在进行eval函数前，需要先训练好模型，也可以选择同时运行run、eval函数（下面附有如何同时运行的代码），但是基本没必要。在预训练的过程中，神经网络模型默认保存在/results/MyEnv/MyEnv/mappo/check/run/models目录下，训练完成后找到最后一次更新后保存的文件，models下面会有accor.pt和critic.pt文件即代表下面可以进行eval

onlyyyyyyee·2022-12-26 15:40

迁移学习（含代码示例）

模型测试模型调优增加训练轮数调整学习率增加n-gram特征修改损失计算方式自动超参数调优模型保存与重加载词向量简介词向量模型压缩文件下载解压文件代码实现加载bin文件获取词向量邻近词进行效果检验迁移学习迁移学习三大概念预训练模型

GodGump·2022-12-26 15:04

ONNX删除节点示例（Deeplabv3plus）

20221013更，发现一个更简便的方法，题主的流程是将torch模型转换为onnx模型，由于ArgMax不兼容原因需要删除该层，故而有两种选项来操作：一是将torch模型测试流程中的ArgMax删除，

DazeAJD·2022-12-26 11:49

搭建CNN网络训练mnist数据集

目录1.加载需要的包2.载入数据集3.搭建网络模型4.模型训练5.模型测试6.训练过程可视化1.加载需要的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers

Vicky__3021·2022-12-26 10:15

搭建Lenet-5网络训练mnist数据集

Vicky__3021·2022-12-26 10:15

搭建全连接网络训练mnist数据集

Vicky__3021·2022-12-26 10:05

GoogLeNet网络模型

目录简介GoogLeNet网络结构及其参数网络结构模型参数特点模型代码训练模型模型测试简介GoogleNet分类网络是14年由Google团队提出，GoogLeNet是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14

m0_53675977·2022-12-26 08:01

语音识别之ASRT开源项目（一）

紧接上一期“语音识别之开发环境搭建（二）”，在接下来的几期，我们先从开源项目ASRT_SpeechRecognition讲解起，包括怎么训练模型、通过工具自制样本集和模型测试等，以此让大家对语音识别有一个基本的认识

metasignory·2022-12-25 08:10

分享 | 开源的中文语音识别系统

这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统，读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型，或直接使用预训练模型测试效果。

编程大乐趣·2022-12-25 08:10

目标检测Tensorflow:Yolo v3代码详解（2）

目标检测Tensorflow:Yolov3代码详解（2）三、解析Dataset()数据预处理部分四.模型训练yolo_train.py五.模型冻结model_freeze.py六.模型测试六ConverttoPB

怕狗子的福哥·2022-12-24 12:38

机器学习（数据集准备）

一、数据集的划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效划分比例：训练集：70%80%75%测试集：30%20%30%sklearn.model_selection.train_test_split

慢慢ss·2022-12-24 12:16

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书安全分析模型核心服务部署

安全分析模型核心服务部署ModelOps对所有的人工智能模型（图形模型、语言模型、基于规则的模型）以及决策模型的整个生命周期进行管理，确保对生产中的所有模型进行独立验证和问责，其核心功能涵盖了模型存储、模型测试

m0_73803866·2022-12-24 08:50

安全分析模型核心服务部署

安全分析模型核心服务部署ModelOps对所有的人工智能模型（图形模型、语言模型、基于规则的模型）以及决策模型的整个生命周期进行管理，确保对生产中的所有模型进行独立验证和问责，其核心功能涵盖了模型存储、模型测试

m0_74079109·2022-12-24 08:50

[人工智能学习日志]深度学习-电力消耗预测案例

构造特征数据集和标签集-切分训练集train和测试集test-构造批数据-数据实际处理3、构建模型-模型搭建-设定权重文件保存4、模型编译、训练、验证-模型编译使用compile-模型训练使用fit-模型验证5、模型测试来自

jessica_comeon·2022-12-23 09:02

【Object Detection】YOLOV5应用案例——口罩检测（mask destection）手把手教你从零开始搭建一个目标检测任务

ObjectDetection】YOLOV5应用案例——口罩检测（maskdestection）手把手教你从零开始搭建一个目标检测任务文章目录1、下载YOLOV5的代码2、准备数据3、修改配置文件4、模型训练5、模型测试其他问题如何提高精度

无心同学·2022-12-23 01:08

行人重识别(24)——代码实践之局部对齐模型测试（test_model(局部对齐模型).py）

局部对齐模型).py作用二、test_model(局部对齐模型).py编写思路三、代码test_model(局部对齐模型).py一、test_model(局部对齐模型).py作用本文件用于编写局部对齐模型测试函数

东方旅行者·2022-12-22 16:41

基于transformer模型的车辆行人识别

背景：一位在读研究生通过我一个大学同学找我，让我花点时间帮他研究一下基于transformer模型的车辆行人识别，要求代码能够训练、加载模型测试、并要有适当的讲解解答。

图灵追慕者·2022-12-22 16:38

Cifar-10 卷积神经网络的python实现（绘图，自动下载，模型存取，图片显示，GPU加速）

数据预处理模型加载训练模型测试模型绘制图

i道i·2022-12-22 13:35

在 jupyter notebook 中如何指定使用指定 GPU 进行训练？

想在服务器上用训练好的模型测试效果，所以理想状态是直接使用vscode的jupyternotebook直接调用服务器的文件，免去下载到本地的麻烦。

Septillions·2022-12-21 16:25

CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG脑电数据处理-癫痫发作预测（六）

CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG脑电数据处理-癫痫发作预测（六）导入需要的包各功能模块数据集导入模型训练训练结果保存模型测试结果导入需要的包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasimporttensorflowastfimportpandasaspdfromsklearn.preprocessi

arbitrary19·2022-12-21 10:23

MX-Yolov3本地训练模型的安装和使用

在线训练的使用看这脚本运行和脱机运行看这里喔MX-Yolov3环境配置自废武功Mx-yolov3软件下载环境配置Python3.7.4安装安装Python依赖库与预训练权重安装CUDA和cudnn环境配置失败解决方法环境训练测试准备开始训练模型测试这里有个重点

BYEBlackBird·2022-12-21 09:38

基于pytorch的深度学习模型构建案例

模型设计与构建神经网络组成线性层Linear构建方法1构建方法2：ModuleList构建方法3：Sequential构建方法4：ModuleDict模型训练训练理论过程自动梯度损失函数优化算法训练过程实现模型测试模型保存和加载保存和加载模型权重保存和加载模型整体完整案例数据和代码我上

远方的旅行者·2022-12-21 09:59

HBU_神经网络与深度学习实验3 线性回归

模型构建3.模型训练4.模型评估三、Runner类介绍四、基于线性回归的波士顿房价预测1.数据处理（1）数据预览（2）数据清洗（3）数据集划分（4）特征工程2.模型构建3.完善Runner类4.模型训练5.模型测试

ZodiAc7·2022-12-21 06:07

Windows不支持PosixPath问题

在运行CVF-SID的代码时，加载模型测试出现报错：NotImplementedError:cannotinstantiate‘PosixPath’onyoursystem原因推测原因是作者的模型是之前在

如果你也听说~·2022-12-20 17:04

sklearn学习01——LinearRegression / LogisticRegression

sklearn学习01——LinearRegression/LogisticRegression前言一、一/多元线性回归1.1、数据生成1.2、得到模型1.3、模型测试和比较1.4、多元线性回归1.5、

hitsugaya837·2022-12-20 12:07

使用Pytorch搭建CNN模型完成食物图片分类（李宏毅视频课2020作业3，附超详细代码讲解）

数据描述1.2作业提交1.3数据下载1.3.1完整数据集1.3.2部分数据集2过程讲解2.1读取数据2.2数据预处理2.3模型搭建2.4模型训练2.4.1Training2.4.2Validating2.5模型测试

Y_蒋林志·2022-12-20 01:51

sklearn库学习------决策树(回归树DecisionTreeRegressor)

目录重要参数、属性及接口交叉验证交叉检验的测试回归树示例导入相关模块生成数据添加噪声训练模型测试模型重要参数、属性及接口回归树几乎所有参数、属性、接口都和分类树一样。

iostreamzl·2022-12-19 07:57

机器学习(5)--数据集划分

sklearn数据集1、数据集划分2、sklearn数据集接口介绍3、sklearn分类数据集4、sklearn回归数据集数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据

Ona_Soton·2022-12-19 07:36

深度学习笔记（十四）数据集及偏差方差

一、应用机器学习是高度迭代的过程决定项目进展速度的重要因素是创建高质量的训练数据集、验证集和测试集二、训练/验证/测试集将数据集划分为三个部分：训练集执行训练算法验证集选择最佳模型测试集无偏评估算法运行情况在小数据的机器学习时代

Mr.zwX·2022-12-17 13:19

初探TVM--TVM优化resnet50

编译出的resnet50在CPU上的效果测试resnet50在CPU上的效果编译后的resnet50模型图像预处理运行编译后的模型查看输出结果resnet50自动调优模型调优auto-tune编译调优过的模型测试

shaojie_wang·2022-12-17 08:09

#手写代码# 使用Bert进行文本分类（包含文本预处理、自定义分类器、模型训练与评估）

文章目录1配置文件2定义模型（Bert+分类器）2.1__init__(self,config)函数2.2forward(self,x)函数3数据预处理3.1生成数据集3.1生成数据集迭代器4模型训练5模型测试

energy_百分百·2022-12-17 07:25

3 图游走算法

文章目录1一个简单的图1.1首先创建安装环境1.2创建一张图1.3定义图模型1.4训练前的准备1.5开始训练1.6模型测试2随机游走算法2.1为什么要游走？

EntropyPlus·2022-12-16 16:42

STANet基于时空自注意力的神经网络--变化检测模型

Aspatial-temporalattention-basedmethodandanewdatasetforremotesensingimagechangedetetion》解读目录网络架构特征提取器自注意力机制时空自注意力模块(BAM)多尺度金字塔注意力模块(PAM)双线性插值图像插值双线性插值度量模块损失函数LOSS模型测试消融实验网络架构该网

Jkxzt1314·2022-12-16 14:31

深度学习-LeNet（第一个卷积神经网络）

文章目录简介数据集模型搭建模型训练模型测试前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

吾仄lo咚锵·2022-12-16 02:08

opencv图像处理—背景建模

唐宇迪博士教会了我大学四年没学会的OpenCVOpenCV计算机视觉实战全套课程（附带课程课件资料+课件笔记+源码）_哔哩哔哩_bilibili目录背景建模帧差法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法背景建模帧差法由于场景中的目标在云动

高山仰止_·2022-12-15 21:33

Pytorch中关于BatchNorm2d的参数解释

BatchNorm2d参数讲解总结BatchNorm2d中的track_running_stats参数如果BatchNorm2d的参数val,track_running_stats设置False,那么加载预训练后每次模型测试测试集的结果时都不一样

·2022-12-15 18:40

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