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关于pytorch模型的保存(save)和加载(load)

目前常见的有两种方法：一、保存和加载整个模型：torch.save() + torch.load() 示例： torch.save(model, '/path/xxx.pth') model = torch.load('/path/xxx.pth') 二、仅保存和加载参数：torch.save() + torch.load_state_dic() 示例： torch.save(pre-trained_model, "/path/xxx.pt

Python 引用其他路径下的module

先说明下情况我在用pyqt开发一个项目odx平台，需要用到github上面：mercedes-benz/odxtools 这个项目，我在本地对odxtools进行了修改，需要在odx平台中对其引用，两个项目在不同文件夹下面。方法一:将odxtools 所在路径添加到sys.path import sys sys.path.append("你的项目绝对路径")

内网渗透

判断是否是虚拟机 1.通过公网IP地址-->XX云上服务器..没有内网 2.通过是否安装Vmware Tools工具..判断当前主机是否是一台ESXI上的虚拟机 -->扫描该公网C段资产-->判断哪台服务器是Esxi/vmware vpshere主机-->针对虚拟化服务器进行漏洞攻击 -->拿下虚拟化服务器-->控制所有主机

26 网络模型的保存与读取

一、案例 1.保存方式1 保存模型结构+模型参数 2.保存方式1的陷阱自己创建的模型，在加载的时候，需要import 3.保存方式2 保存模型参数（官方推荐）比较1和2两种方式保存的内容的大小 terminal执行 ls -all 4.完整代码模型保存 import torch import torchvision from torch import

pytorch模型部署到安卓端

模型转化（.pth--->.pt） import torchimport torch.utils.data.distributed# pytorch环境中model_pth = 'model_31_0.96.pth' #模型的参数文件mobile_pt ='model.pt' # 将模型保存为Android可以调用的文件model = torch.load(model_pth)model.eval() # 模型设为评估模式device = tor

pytorch 保存训练好的模型

1 保存和加载整个模型 torch.save(model_object, 'model.pth') model = torch.load('model.pth') 2 仅保存和加载模型参数 torch.save(model_obj.state_dict(), 'params.pth') model_obj.load_state_dict(torch.load('params.pth')) 3 选择保存网络中

P5207 [WC2019] 远古计算机 - 提交答案，图论

任务 \(1\) 周期 \(\le 200\)。直接模拟即可。 node 1 read 0 a write a 0 jmp 1 任务 \(2\) 周期 \(\le 4\)。因为保证了 \(F_k\le 10^9\)，所以 \(k\le 44\)，所以直接把 \(\le 44\) 的斐波那契数算出来，然后 jmp 到正确的位置即可。 #define For(Ti,Ta,Tb) for(int Ti=(Ta);T

4.横向PTH&PTK&PTT哈希票据传递

0x01.前提知识 1.pth PTH(pass the hash) #利用 lm 或 ntlm 的值进行的渗透测试 PTH 在内网渗透中是一种很经典的攻击方式，原理就是攻击者可以直接通过 LM Hash 和 NTLM Hash 访问远程主机或服务，而不用提供明文密码。如果禁用了 ntlm 认证，PsExec 无法利用获得的 ntlm hash

内网域横向PTH&PTK&PTT哈希票据传递

内网域横向PTH&PTK&PTT哈希票据传递 Kerberos 协议具体工作方法，在域中，简要介绍一下：  客户机将明文密码进行 NTLM 哈希,然后和时间戳一起加密(使用 krbtgt 密码 hash 作为密钥)，发送给 kdc（域控），kdc 对用户进行检测，成功之后创建 TGT(Ticket-Granting Ticket)  将 TGT 进行加密

【炼丹术】EfficientDet训练模型学习总结

EfficientDet训练模型学习总结简介 pytorch用SOTA实时重新实现官方EfficientDet，原文链接：https : //arxiv.org/abs/1911.09070 预训练权重和基准性能非常接近论文，仍然是SOTA。速度/FPS 测试包括没有jit/数据精度技巧的后处理时间。 coefficient pth_download GPU Mem(MB) F

【解决】ubuntu pip安装tensorflow后不能import tensorflow as tf

【解决】ubuntu pip安装tensorflow后不能import tensorflow as tf 在使用pip安装tensorflow的时候可以看到： sudo pip3 install tensorflow 由此可得，pip安装的tensorflow路径是/usr/loacl/lib/python3.6/dist-packages 所以我们到conda env中添加环境路径：进入自己创建的环

urllib.error.URLError: ＜urlopen error [Errno -3] Temporary failure in name resolution＞

在训练模型的时候，要加载一些预训练模型，比如vgg等，代码如下 model = torchvision.models.vgg19(pretrained=True) train的时候会显示 Downloading: "https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth" to /root/.cache/torch/checkpoints/vgg19-dcbb9e9d.pth 然后出

ubuntu中使用终端命令行快速查看torch.save保存的pth / pth.tar格式训练数据的方法

在使用pytorch框架训练深度学习网络的时候，我们可以很方便地使用torch.save()方法对训练过程中的网络参数等信息进行保存。比如这里，我们保存成的文件格式为pth.tar（如下图所示），咋一看以为是一个压缩包，需要先解压一下。其实不用，直接使用torch.load就可以了。下面讲一下其数据

68：内网安全-域横向PTH&PTK&PTT哈希票据传递

思维导图知识点： PTH （pass the hash）利用lm或者ntlm的值进行的渗透测试 PTT （pass the ticket）利用的票据凭证TGT进行的渗透测试 PTK （pass the key）利用的ekeys aes256进行的渗透测试 PTH在内网渗透中是一种很经典的攻击方式，原理就是攻击者可以直接通过LM Hash和NTLM Hash远程访

vscode打开python项目后载入自定义模块时显示ModuleNotFoundError: No module named ‘XXX‘

由于pycharm的学生认证过期了，于是今天转到vscode上了废话不多说，进入正题 1.找到当前所使用的python解释器的路径，比如我的是下面这个 2.进入这个目录下的/Lib/site-packages目录下，新建一个.pth文件，具体名字可以自己起，比如easy-install.pth，如果这个路径下已经有pth文件了直接

P1099 [NOIP2007 提高组] 树网的核 - 树的直径

题解首先可以发现，如果原树有多条直径，那么在任意一条直径上求得的答案都是一样的。于是任选一条直径 \(s\leftrightarrow t\)，令原树以 \(s\) 为根，在这条直径上枚举答案。这时候实际上可以用 dfs 序+线段树做到 \(O(n \log n)\)，但不够优。我们知道，树的直径有这样一个性质：任选在

C# 图片等文件读取操作的一点提示

源于:在读取图片时,总喜欢首先采用:Image img=Image.FromFile("");操作,这种方式由于调用图片的程序与图片文件是通过绝对地址关联的,会造成当前进程或其它进程无法对该图片进行类似的操作[提示文件正在使用中]... 回想曾经有过的做法,即将图片数据读取到内存中,再进行显

【深度学习入门到精通系列】模型结构可视化神器Netron（连.pth都可以~！)

文章目录 1 Netron 2 说明 1 Netron 目前的Netron支持主流各种框架的模型结构可视化工作，我直接给出gayhub链接： https://github.com/lutzroeder/Netron 支持windows，Linux，mac系统在windows系统，下载一个.exe文件就很稳了，如下： 2 说明安装以后，就是只需双击打开，添加模型文件的

pytroch中将pth转化为pt文件

import torch import torchvision model = torchvision.models.resnet18() state_dict = torch.load("/home/xu/workspace/eff/fire_extinguisher/efficientdet-pytorch-master/logs/Epoch100-Total_Loss0.0801-Val_Loss0.1916.pth") model.load_state_dict(stat

实验四：迁移学习finetune：加载Resnet预训练的参数，修改Resnet的fc层，重新训练，完成4分类任务

一、准备工作 1. 模型准备模型下载：https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth 下载完后如下，有44.6M。 2. 数据集准备 |----data |----pubu

深度学习入门笔记（10）——如何进行模型加载及保存？

深度学习入门笔记（10）——模型加载及保存（1）torch.save()使用 torch.save()作为模型保存手段，使用方式主要有两种：第一种是保存全部，第二种是仅保存权重，使用方式如下。 # 保留全部 t.save(net, './{}.pth'.format(epoch)) # 保留权重 t.save(net.state_dict(), './{}.pth'.format(e

Pytorch加载与保存模型（利用pth的参数更新h5预训练模型）

前言以前用Keras用惯了，fit和fit_generator真的太好使了，模型断电保存搞个checkpoint回调函数就行了。近期使用pytorch进行训练，苦于没有类似的回调函数，写完网络进行训练的时候总不能每次都从头开始训练，于是乎就学了一下pytorch的模型相关操作。训练过程 ArgumentParser解析器 ar

Pytorch系列:（四）IO操作

首先注意pytorch中模型保存有两种格式，pth和pkl，其中，pth是pytorch默认格式，pkl还支持pickle库，不过一般如果没有特殊需求的时候，推荐使用默认pth格式保存 pytorch中有两种数据保存方法，一种是存储整个模型，一种只存储参数方法一：存储整个模型拼多多优惠券 https://www.fenfaw.net/ #

EEG脑地形图绘制程序

脑地形图绘制------将各个通道的能量值以地形图形式绘制绘制脑地形图需要两个文件bp1.txt和topoplotEEG.m文件，首先打开bp1.txt文档，将里面的通道重新手动排序为与当前输入信号x_sign矩阵中的每列对应的哪一个通道顺序一致（不使用的通道有两种方法①在x_sign矩阵中将不使用通

0705-深度网络模型持久化

0705-深度网络模型持久化目录一、持久化概述二、tensor 对象的保存和加载三、Module 对象的保存和加载四、Optimizer 对象的保存和加载五、所有对象集合的保存和加载六、第七章总结 pytorch完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、持久化概述在 t