RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the CPU.
torch.load(model_path) # 改为 torch.load(model_path, map_location='cpu')
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：PyTorch错误解决RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cu - Python技术站
论文指出one-stage anchor-based和center-based anchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(Adaptive Training Sample Selection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor box作为正样本，在不带来额外计算量和参数的情况下，能够大幅…
1. 生成模型与判别模型区别 判别模型： 直接求P(Y|X)生成模型： 通过P(X,Y) / P(X) 求 P(Y|X) ，eg：隐马尔可夫链 2. 为什么要用生成模型？ 对高维数据和样本分布问题有很好的检测 模拟强化学习(RL) 数据缺失，半监督学习 多模态(multy-modal)输出,eg：可能生出三只眼的狗，生成结果不好 现实的生成任务，eg：给定一…
算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。吴恩达在深度学习公开课中提到，在算力满足要求的前提下，模型效果会随着素材数量的增多而变好，理论上没有上限。实践证明，在普通基于深度学习的应用开发过程中，素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的…
图像风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。 安装ControlNet插件 首先确保本地已经安装并且配置好了Stable…
本文已同步本人另外一个博客（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347） 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、AlexNet模型及其基本原理阐述 1、关…
model = Model(inputs=[v_i, v_j], outputs=output_list) model = multi_gpu_model(model,4) model.compile(….) 主要就是第二句话中的 multi_gpu_model函数，会把数据和模型分到多个gpu上执行有个坑，就是整个程序导入keras时要么全部from …
安装tensorflow pip install tensorflow==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 可以在命令行 或者在pycharm的命令行 运行第一个tensorflow代码 import tensorflow as tf # import os # os.enviro…
比如你在mnist的prototxt中定义图输入是单通道的，也就是channel=1，然后如果直接调用classify.py脚本来测试的话，是会报错，错误跟一下类似。Source param shape is 128 3 32 32; target param shape is 128 1 32 32.意思就是网络要求输入是1 channel，而你读入的数据…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 