best_acc = checkpoint['best_acc'] model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])

时间: 2023-10-30 12:50:28 浏览: 266
best_acc = checkpoint['best_acc']是从checkpoint中获取了之前保存的最佳准确率（best accuracy）。这个准确率在训练过程中可能会被记录并保存下来，以便在需要的时候进行参考或展示。 model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])是将checkpoint中保存的模型权重加载到当前模型中。通过使用model_ft.load_state_dict()函数，并传入checkpoint中的state_dict字典，可以将之前训练好的模型权重加载到当前模型中，以便进行后续的推理或继续训练。 optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])是将checkpoint中保存的优化器状态加载到当前优化器中。在训练过程中，除了保存模型权重外，还会保存优化器的状态，包括学习率、动量等参数。通过使用optimizer.load_state_dict()函数，并传入checkpoint中的optimizer字典，可以将之前保存的优化器状态加载到当前优化器中，以确保训练过程的连续性。这样，在加载checkpoint后，可以从之前保存的状态继续进行优化器的更新操作。
相关问题

if args.resume: if os.path.isfile(args.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(args.resume)) checkpoint = torch.load(args.resume) args.start_epoch = checkpoint['epoch'] best_acc = checkpoint['best_acc'] recorder = checkpoint['recorder'] best_acc = best_acc.to() model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.resume, checkpoint['epoch'])) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(args.resume)) cudnn.benchmark = True

这是一个 Python 的代码段，它包含了一个条件语句和一些操作。如果 `args.resume` 是真值（即非空或非零），那么它会尝试加载一个文件，读取其中保存的模型参数和优化器状态。如果文件存在，它会输出一条信息说明已经成功加载了检查点；如果文件不存在，它会输出另一条信息说明未能找到检查点。最后一行 `cudnn.benchmark = True` 可能是为了让 CUDA 的深度神经网络库提高性能。

for e in range(1, epoch + 1): print('[{}/{}] Training'.format(e, epoch)) # train train_loss, train_acc = model.train_model(train_loader, criterion, optimizer) # evaluate test_loss, test_acc = model.evaluate(test_loader, criterion) # 用于判断是否保存模型 is_best = test_acc > best_acc # 记录当前最好的acc best_acc = max(test_acc, best_acc) # 保存模型的文件名 name = 'checkpoint' + '.pth' save_checkpoint({ 'epoch': e, 'state_dict': model.model.state_dict(), 'train_acc': train_acc, 'test_acc': test_acc, 'best_acc': best_acc, 'optimizer': optimizer.state_dict() }, is_best, checkpoint=save_path, filename=name) print('Now acc:') print(test_acc) print('Best acc:') print(best_acc)

这段代码是一个训练神经网络模型的过程，其中包括了以下步骤： 1. 对于每一个 epoch，在训练集上训练模型，计算训练集的损失和准确率。 2. 在测试集上评估模型性能，计算测试集的损失和准确率。 3. 判断当前模型是否是最好的模型，如果是，则保存模型。 4. 更新最好的准确率。 5. 打印当前的测试准确率和最好的测试准确率。 这段代码中，`train_loader` 和 `test_loader` 是训练集和测试集的 DataLoader 对象，`criterion` 是损失函数，`optimizer` 是优化器，`save_path` 是保存模型的路径。`save_checkpoint` 函数用于保存模型文件，`is_best` 表示当前模型是否是最好的模型。
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''' 为所有层设置梯度更新 ''' # 在训练完成后，再次为所有层设置梯度更新 for param in model_ft.parameters(): param.requires_grad = True # 将所有模型参数的 requires_grad 属性设为 True，允许更新所有参数 # 继续训练所有参数，调整学习率小一点 optimizer = optim.Adam(params_to_update, lr=1e-3) # 使用 Adam 优化器，但将学习率调整为 0.001，获得更细致的学习 # 继续使用学习率调度器，为 optimizer 设置学习率衰减策略（仍然可选，会影响后续训练） scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=2, gamma=0.1) # 每 7 个 epoch 学习率缩减到原来的 1/10 # 损失函数使用 NLLLoss criterion = nn.NLLLoss() # 定义损失函数为负对数似然损失，适用于 LogSoftmax 的输出 #criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 加载检查点文件，加载训练好的权重参数 checkpoint = torch.load(filename) # 从指定的文件中加载模型的检索点 best_acc = checkpoint['best_acc'] # 获取最佳准确率 model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) # 加载模型的状态字典，即模型的权重参数 optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) # 加载优化器的状态，以恢复优化过程 # model_ft.class_to_idx = checkpoint['mapping'] # (可选) 如果需要，可以加载类别与索引之间的映射关系 # 重新训练模型，进行额外的训练周期 model_ft, val_acc_history, train_acc_history, valid_losses, train_losses, LRs = train_model( model_ft, dataloaders, criterion, optimizer, num_epochs=5, is_inception=(model_name == "inception") )为之后所有层进行更新，为什么学习率没有发生变化，之前设置的学习率损失也没有变化

optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() # 更新学习率 #### 3. **数据分布特性影响收敛行为** 即使上述...

ef train(args, model, train_loader, test_loader, boardio, textio, checkpoint): #learnable_params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) #optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1) if checkpoint is not None: min_loss = checkpoint['min_loss'] optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) best_test_loss = np.inf best_test_mse_ab = np.inf best_test_rmse_ab = np.inf best_test_mae_ab = np.inf best_test_r_mse_ab = np.inf best_test_r_rmse_ab = np.inf best_test_r_mae_ab = np.inf best_test_t_mse_ab = np.inf best_test_t_rmse_ab = np.inf best_test_t_mae_ab = np.inf for epoch in range(args.epochs): train_loss, train_mse_ab, train_mae_ab, train_rotations_ab, train_translations_ab, train_rotations_ab_pred, \ train_translations_ab_pred, train_eulers_ab, = train_one_epoch(args.device, model, train_loader, optimizer) test_loss, test_mse_ab, test_mae_ab, test_rotations_ab, test_translations_ab, test_rotations_ab_pred, \ test_translations_ab_pred, test_eulers_ab = test_one_epoch(args.device, model, test_loader)设置动态学习率

这段代码是用来设置动态学习率的。它使用了PyTorch中的lr_scheduler模块，具体来说，使用了MultiStepLR策略。这个策略会在训练过程中根据指定的milestones（里程碑）来调整学习率，每次乘以gamma（衰减因子）。...

import torch from yolov12 import Model # 替换为实际模型导入路径 import pandas as pd import os def initialize_training(resume_path=None): model = Model() # 初始化新模型 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) start_epoch = 0 # 恢复训练模式[^1] if resume_path and os.path.exists(resume_path): checkpoint = torch.load(resume_path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1 print(f"▶ 已从第{start_epoch}轮恢复训练") return model, optimizer, start_epoch # 初始化参数 model, optimizer, start_epoch = initialize_training( resume_path="runs/train/exp/weights/last.pt" )给出实际导入模型的说明，该如何替换

| 优化器状态丢失 | 确保检查点包含optimizer.pt文件 | [^1] | ### 四、推荐目录结构 yolov12_project/ ├── models/ │ └── yolov12.yaml # 模型结构定义文件 ├── runs/ │ └── train/ │ └──...

if args.start_epoch > 0: pre_model_dir = model_dir checkpoint = torch.load("%s/net_params_%d.pth" % (pre_model_dir, args.start_epoch)) model.load_state_dict(checkpoint['net']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint["epoch"] + 1 for i in range(0, start_epoch): scheduler.step() else: start_epoch = args.start_epoch + 1 scheduler.step() print("Model: %s , Sensing Rate: %.2f , Epoch: %d , Initial LR: %f\n" % ( args.model, args.sensing_rate, args.epochs, args.lr))

首先，代码检查是否指定了一个起始的epoch，如果指定了，则从checkpoint中加载之前的训练状态，包括模型的参数、优化器的参数和学习率调度器的状态，并从上一个epoch开始训练。如果没有指定起始epoch，则从args....

# 如果有保存的模型，则加载模型，并在其基础上继续训练 if os.path.exists(log_dir): checkpoint = torch.load(log_dir) model.load_state_dict(checkpoint['model']) generator.load_state_dict(checkpoint['generator']) start_epoch = checkpoint['model_opt'] optim=checkpoint['optim'] print('加载 epoch {} 成功！'.format(start_epoch)) else: start_epoch = 0 print('无保存模型，将从头开始训练！')

optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1 loss = checkpoint['loss'] return model, optimizer, start_epoch, loss 注意需先初始化原始模型...

checkpoint_path = "/home/wxp/25week/2021multiple-attention-master - GAN/工业重建/07014有mask有MI(原logits)/model_best.pth.tar" checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=f'cuda:{local_rank}') net.load_state_dict(checkpoint) print('sucssesfully loaded!') for epoch in range(0, 3):#这里最多到2？、 scheduler.step() for i, datas in enumerate(train_loader): optimizer.step() optimizer.zero_grad() for epoch in range(3, 60): print(f"************************** Epoch {epoch} training **************************") train_loss_value, train_acc,train_real_acc, train_fake_acc =run(epoch,data_loader=train_loader, net=net,optimizer=optimizer, local_rank=local_rank, config=config,phase='train',AG=AG) 这样手动更新otimizer对吗

optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) # 加载优化器状态 # 如果使用了调度器 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1) if 'scheduler_state_...

def load_checkpoint(model=None, optimizer=None, filename='checkpoint', logger=cur_logger): if os.path.isfile(filename): logger.info("==> Loading from checkpoint '{}'".format(filename)) checkpoint = torch.load(filename) epoch = checkpoint['epoch'] if 'epoch' in checkpoint.keys() else -1 it = checkpoint.get('it', 0.0) if model is not None and checkpoint['model_state'] is not None: model.load_state_dict(checkpoint['model_state']) if optimizer is not None and checkpoint['optimizer_state'] is not None: optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state']) logger.info("==> Done") else: raise FileNotFoundError

其中，filename是指定的文件名，model和optimizer是模型和优化器的实例，logger用于记录日志信息。在读取文件内容时，需要注意的是，如果checkpoint字典中包含'epoch'键，则将其值赋给epoch变量；否则，将epoch变量...

def training( model, train_loader, val_loader, epoch, loss_fct, optimizer, tensorboard_callback=None, save_ckpt_callback=None, early_stop_callback=None, eval_step=500, ): record_dict = { "train": [], "val": [] } global_step = 0 model.train() with tqdm(total=epoch * len(train_loader)) as pbar: for epoch_id in range(epoch): # training for datas, labels in train_loader: datas = datas.to(device) labels = labels.to(device) # 梯度清空 optimizer.zero_grad() # 模型前向计算 logits = model(datas) # 计算损失 loss = loss_fct(logits, labels) # 梯度回传 loss.backward() # 调整优化器，包括学习率的变动等 optimizer.step() preds = logits > 0 acc = accuracy_score(labels.cpu().numpy(), preds.cpu().numpy()) loss = loss.cpu().item() # record record_dict["train"].append({ "loss": loss, "acc": acc, "step": global_step }) # evaluating if global_step % eval_step == 0: model.eval() val_loss, val_acc = evaluating(model, val_loader, loss_fct) record_dict["val"].append({ "loss": val_loss, "acc": val_acc, "step": global_step }) model.train() # 1. 使用 tensorboard 可视化 if tensorboard_callback is not None: tensorboard_callback( global_step, loss=loss, val_loss=val_loss, acc=acc, val_acc=val_acc, lr=optimizer.param_groups[0]["lr"], ) # 2. 保存模型权重 save model checkpoint if save_ckpt_callback is not None: save_ckpt_callback(global_step, model.state_dict(), metric=val_acc) # 3. 早停 Early Stop if early_stop_callback is not None: early_stop_callback(val_acc) if early_stop_callback.early_stop: print(f"Early stop at epoch {epoch_id} / global_step {global_step}") return record_dict # udate step global_step += 1 pbar.update(1) pbar.set_postfix({"epoch": epoch_id}) return record_dict epoch = 20 model = RNN(bidirectional=True) # model = RNN(num_layers=2) # model = RNN() # 1. 定义损失函数 采用交叉熵损失 (但是二分类) loss_fct = F.binary_cross_entropy_with_logits # 2. 定义优化器 采用 adam # Optimizers specified in the torch.optim package optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 1. tensorboard 可视化 if not os.path.exists("runs"): os.mkdir("runs") tensorboard_callback = TensorBoardCallback("runs/imdb-rnn") # tensorboard_callback.draw_model(model, [1, MAX_LENGTH]) # 2. save best if not os.path.exists("checkpoints"): os.makedirs("checkpoints") save_ckpt_callback = SaveCheckpointsCallback("checkpoints/imdb-rnn", save_step=len(train_dl), save_best_only=True) # 3. early stop early_stop_callback = EarlyStopCallback(patience=10) model = model.to(device) record = training( model, train_dl, test_dl, epoch, loss_fct, optimizer, tensorboard_callback=None, save_ckpt_callback=save_ckpt_callback, early_stop_callback=early_stop_callback, eval_step=len(train_dl) )这段代码有什么用，添加一下注释

save_ckpt_callback(global_step, model.state_dict(), metric=val_acc) # 3. 早停机制检查 if early_stop_callback is not None: early_stop_callback(val_acc) if early_stop_callback.early_stop: print(f...

for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs): # train for one epoch train_loss, train_EPE = train(train_loader, model, optimizer, epoch, train_writer,scheduler) train_writer.add_scalar('mean EPE', train_EPE, epoch) # evaluate on test dataset with torch.no_grad(): EPE = validate(val_loader, model, epoch) test_writer.add_scalar('mean EPE', EPE, epoch) if best_EPE < 0: best_EPE = EPE is_best = EPE < best_EPE best_EPE = min(EPE, best_EPE) save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'arch': args.arch, 'state_dict': model.module.state_dict(), 'best_EPE': best_EPE, 'div_flow': args.div_flow }, is_best, save_path)

- save_checkpoint({...}, is_best, save_path) 调用save_checkpoint函数保存模型的检查点。它将保存模型的当前状态、epoch数、架构、最佳EPE等信息。is_best参数用于指示是否是当前最佳模型，save_path是...

import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test...

有配置文件和onnx文件，我想看这个模型的FPS _base_ = [ '../../../../_base_/default_runtime.py', '../../../../_base_/datasets/wflw.py' ] checkpoint_config = dict(interval=500) evaluation = dict(interval=10, metric=['NME'], save_best='NME') optimizer = dict( type='Adam', lr=2e-3, ) optimizer_config = dict(grad_clip=None) # learning policy lr_config = dict( policy='step', warmup='linear', warmup_iters=500, warmup_ratio=0.001, step=[40, 55]) total_epochs = 1000 log_config = dict( interval=10, hooks=[ dict(type='TextLoggerHook'), dict(type='TensorboardLoggerHook') ]) channel_cfg = dict( num_output_channels=98, dataset_joints=98, dataset_channel=[ list(range(98)), ], inference_channel=list(range(98))) data_cfg = dict( image_size=[256, 256], heatmap_size=[64, 64], ##-------------------------------- # # #-------------2023-04-23------------ num_output_channels=channel_cfg['num_output_channels'], num_joints=channel_cfg['dataset_joints'], dataset_channel=channel_cfg['dataset_channel'], inference_channel=channel_cfg['inference_channel']) in_channels=[18, 36, 72, 144] in_index=(0, 1, 2, 3) if data_cfg['heatmap_size'][0] ==8: in_channels=[18, 36, 72] in_index=(0, 1, 2) if data_cfg['heatmap_size'][0] ==4: in_channels=[18, 36] in_index=(0, 1) # model settings model = dict( type='TopDown', # pretrained='open-mmlab://msra/hrnetv2_w18', pretrained='./data/hrnetv2_w18_wflw_256x256-2bf032a6_20210125.pth', backbone=dict( type='HRNet', in_channels=3, extra=dict( stage1=dict( num_modules=1, num_branches=1, block='BOTTLENECK', num_blocks=(4, ), num_channels=(64, )), stage2=dict( num_modules=1, num_branches=2, block='BASIC', num_blocks=(4, 4), num_chan

好的，我现在需要帮助用户评估ONNX模型的FPS性能，特别是TopDown HRNet模型在PyTorch和ONNXRuntime下的表现。用户提到了使用配置文件和ONNX文件，所以我得想想如何结合这两者来测量FPS。 首先，用户可能已经有一个...

def _load_optimizer_state(self): main_checkpoint = find_resume_checkpoint() or self.resume_checkpoint opt_checkpoint = bf.join( bf.dirname(main_checkpoint), f"opt{self.resume_step:06}.pt" ) if bf.exists(opt_checkpoint): logger.log(f"loading optimizer state from checkpoint: {opt_checkpoint}") state_dict = dist_util.load_state_dict( opt_checkpoint, map_location=dist_util.dev() ) self.opt.load_state_dict(state_dict) def _setup_fp16(self): self.master_params = make_master_params(self.model_params) self.model.convert_to_fp16() def run_loop(self): lpip_loss = lpips.LPIPS(net="alex").to(dist_util.dev()) ############## ssim_loss = SSIM(win_size=7, win_sigma=1.5, data_range=1, size_average=False, channel=1) if parallel: radon_288_736 = para_prepare_parallel(2.5) radon_144_736 = para_prepare_parallel(4.5) radon_72_736 = para_prepare_parallel(8.5) radon_36_736 = para_prepare_parallel(16.5) else: radon_288_736 = para_prepare(2.5) radon_36_736 = para_prepare(16.5) helper = {"fbp_para_288_736": radon_288_736, "fbp_para_36_736": radon_36_736, "fbp_para_72_736": radon_72_736, "fbp_para_144_736": radon_144_736} ######################### "fbp_para_36_512": radon_36_51 while ( not self.lr_anneal_steps or self.step + self.resume_step < self.lr_anneal_steps ): batch, cond = next(self.data) timestep = np.random.randint(low=3, high=None, size=None, dtype='l') t = th.tensor([timestep,timestep]).to("cuda") if timestep == 2: cond["x_t"] = F.interpolate(F.interpolate(batch, (36, 736), mode="nearest"), (288, 736), mode="nearest") elif timestep == 1: cond["x_t"] = F.interpolate(F.interpolate(batch, (72, 736), mode="nearest"), (288, 736), mode="nearest") elif timestep == 0: cond["x_t"] = F.interpolate(F.interpolate(batch, (144, 736), mode="nearest"), (288, 736), mode="nearest") model_output = self.run_step(batch, cond, t, ssim_loss, lpip_loss, helper) # for i in range(2,-1,-1): # t = th.tensor([i,i]).to("cuda") # if i == 2: # cond["x_t"] = cond["low_res"] # model_output = self.run_step(batch, cond, t, ssim_loss, lpip_loss, helper) # else: # cond["x_t"] = model_output # model_output = self.run_step(batch, cond, t, ssim_loss, lpip_loss, helper) if self.step % self.log_interval == 0: logger.dumpkvs() if self.step % self.save_interval == 0: self.save() # Run for a finite amount of time in integration tests. if os.environ.get("DIFFUSION_TRAINING_TEST", "") and self.step > 0: return self.step += 1 # Save the last checkpoint if it wasn't already saved. if (self.step - 1) % self.save_interval != 0: self.save() def run_step(self, batch, cond, t, ssim_loss=None, lpip_loss=None, helper=None): model_output = self.forward_backward(batch, cond, t, ssim_loss, lpip_loss, helper) if self.use_fp16: self.optimize_fp16() else: self.optimize_normal() self.log_step() return model_output解释代码内容

- 检查文件存在性后使用dist_util.load_state_dict加载 - 分布式设备映射通过map_location=dist_util.dev()实现 二、混合精度设置（_setup_fp16） 1. 创建主参数副本： python self.master_params = ...

criterion = MyLoss2(thresh=3, alpha=2) if cuda: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr,betas=(0.9,0.999)) if opt.resume: if os.path.isfile(opt.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(opt.resume)) checkpoint = torch.load(opt.resume) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False) # optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(opt.resume))

则判断所指定的checkpoint文件是否存在，如果存在，则加载模型的状态字典，即权重参数，同时忽略不匹配的键（strict=False），如果想要恢复优化器状态，可以取消注释optimizer.load_state_dict(checkpoint['...

这段yolov5 train.py代码初始的时候是怎么样的 # Resume start_epoch, best_fitness = 0, 0.0 if pretrained: # Optimizer if ckpt['optimizer'] is not None: optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer']) best_fitness = ckpt['best_fitness'] # EMA if ema and ckpt.get('ema'): ema.ema.load_state_dict(ckpt['ema'].float().state_dict()) ema.updates = ckpt['updates'] # Epochs ckpt['epoch'] = 0 start_epoch = ckpt['epoch'] + 1 if resume: assert start_epoch > 0, f'{weights} training to {epochs} epochs is finished, nothing to resume.' if epochs < start_epoch: LOGGER.info(f"{weights} has been trained for {ckpt['epoch']} epochs. Fine-tuning for {epochs} more epochs.") epochs += ckpt['epoch'] # finetune additional epochs del ckpt, csd

optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer']) start_epoch = ckpt['epoch'] + 1 - 模型参数恢复：使用float()确保FP32精度兼容性 - 优化器状态恢复：包括动量缓存等训练动态参数 - 起始epoch计算：自动跳...

model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

optimizer_to_load.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) # 如果存在优化器 # 之后，你可以继续使用这个模型和优化器进行后续的训练或推理 注意：在调用 load_state_dict() 之前，要确保你...

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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有： - **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有： - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有： - **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤： 1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
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【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法，在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础，阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术，并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程，包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析，展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时，文
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Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%

<think>好的，用户让我介绍一下Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%的具体情况。我需要先回忆之前提供的回答中提到的相关案例，然后深入展开。 首先，用户可能已经知道稀疏图卷积的基本概念，但需要更详细的应用案例。他们可能对Waymo如何具体应用该技术感兴趣，比如技术细节、实现方式、提升的具体指标等。需要确保回答结构清晰，分点说明，同时保持技术准确性。 要考虑到用户可能的背景，可能是研究或工程领域的，需要技术细节，但避免过于复杂的数学公式，除非必要。之前回答中提到了应用案例，现在需要扩展这个部分。需要解释为什么稀疏图卷积在这里有效，比如处理LiDAR点云的稀疏性
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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软
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化学结构式手写识别的第三方 API

<think>好的，我需要帮助用户找到能够识别化学结构式手写输入的第三方API。首先，用户的需求是化学结构式的手写识别，这比一般的文字识别复杂，因为化学结构式包含复杂的图形和符号，比如环状结构、键线式等。我需要先了解有哪些API支持这种专门的识别功能。 首先，我应该回忆一下常见的OCR（光学字符识别）服务，比如Google Cloud Vision API、Microsoft Azure Computer Vision，但这些可能主要用于普通文字或简单图形的识别，可能无法处理化学结构式。需要更专业的工具。 接下来，考虑化学信息学或化学领域的特定工具。比如ChemDraw有强大的结构式识别功