# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model model = RTDETR('rtdetr-l.pt')#预训练权重。我在这里使用了预训练权重，但是我想将其去掉，重新开始训练，我该怎么做
时间: 2024-12-10 08:54:54 浏览: 178
如果你想从头开始训练一个模型而不是使用预训练权重，你需要遵循以下几个步骤：
1. **安装必要的库**：
确保已经安装了Detectron2和其对应的RT-DETR模型。如果还没有，可以运行 `pip install detectron2[models]` 来安装。
2. **下载或创建一个空模型配置**：
导入所需的模块，然后创建一个新的模型配置，例如：
```python
from detectron2.config import get_cfg
cfg = get_cfg()
cfg.MODEL.DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
```
如果你是从头开始构建模型，可以选择一个基本的模型配置，如`cfg.MODEL.BACKBONE.NAME = 'resnet50'`。
3. **清空预训练权重**：
RT-DETR模型的初始化默认加载预训练权重。为了移除这个行为，设置`cfg.MODEL.WEIGHTS=None` 或者 `cfg.MODEL.RESUME_FROM_NONE=True`。
4. **配置数据集**：
根据你的任务添加适当的dataset configurations，包括数据来源（如COCO）、数据划分（train/val/test）等。
5. **训练循环**：
创建`DefaultTrainer`实例并指定配置文件：
```python
trainer = DefaultTrainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=False) # 指定不从预训练权重加载
```
然后调用`trainer.train()`进行训练。
6. **保存新权重**：
训练结束后，你可以定期保存模型状态到新的.pth文件：
```python
trainer.save("my_new_model.pt")
```
注意：重新训练通常需要大量的标注数据和计算资源，而且训练时间会比仅使用预训练权重长得多。
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描述中提到了“用GDI+绘图来实现画图功能”，这表明该软件利用了GDI+（Graphics Device Interface Plus）技术进行图形绘制。GDI+是Windows平台下的一个图形设备接口，用于处理图形、图像以及文本。它提供了一系列用于2D矢量图形、位图图像、文本和输出设备的API，允许开发者在Windows应用程序中实现复杂的图形界面和视觉效果。
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### 知识点概述
**标题**：Applied Cryptography PART1
**描述**：《应用密码学第二版》是一本全面的密码学资料，它涵盖密码学的基础知识和高级应用，对于想要深入理解并运用密码学的读者来说，是一个宝贵的资源。
**标签**：Applied Cryptography 密码 应用
**压缩包子文件列表**：APPLYC12.pdf、APPLYC11.pdf、APPLYC3.pdf、APPLYC4.pdf、APPLYC2.pdf、APPLYC5.pdf、APPLYC13.pdf、APPLYC6.pdf、APPLYC14.pdf、APPLYC9.pdf
### 知识点详细说明
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密码学（Cryptography）是研究信息加密和解密的数学原理和计算方法的学科。在《应用密码学第二版》中，可能涉及以下基础知识：
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全面掌握西门子PLC技术的中文培训资料
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1. 西门子PLC技术介绍
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- PLC技术是工业自动化领域的核心技术之一，用于替代传统的继电器逻辑控制，通过软件编程实现对工业过程的控制。
- PLC具备高可靠性、高稳定性和灵活的可扩展性，适合各种复杂控制任务。
2. 西门子PLC编程基础
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- 用户需要掌握基本的PLC硬件知识，例如CPU、数字/模拟输入输出模块、通讯模块等的配置和使用方法。
- 理解基本的编程概念，如I/O映射、变量存储、数据类型以及模块化编程等。
3. 西门子PLC的网络通讯
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5. 西门子PLC的维护与故障排除
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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