解決pytorch 保存模型遇到的問題
今天用pytorch保存模型時遇到bug
Can't pickle <class 'torch._C._VariableFunctions'>
在google上查找原因，發(fā)現(xiàn)是保存時保存了整個模型的原因，而模型中有一些自定義的參數(shù)
將 torch.save(model,save_path) 改為 torch.save(model.state_dict(),save_path)
然后載入模型也做相應(yīng)的更改就好了
補充：pytorch訓練模型的一些坑
1. 圖像讀取
opencv的python和c++讀取的圖像結(jié)果不一致，是因為python和c++采用的opencv版本不一樣，從而使用的解碼庫不同，導(dǎo)致讀取的結(jié)果不同。
2. 圖像變換
PIL和pytorch的圖像resize操作，與opencv的resize結(jié)果不一樣，這樣會導(dǎo)致訓練采用PIL，預(yù)測時采用opencv，結(jié)果差別很大，尤其是在檢測和分割任務(wù)中比較明顯。
3. 數(shù)值計算
pytorch的torch.exp與c++的exp計算，10e-6的數(shù)值時候會有10e-3的誤差，對于高精度計算需要特別注意，比如
兩個輸入5.601597， 5.601601， 經(jīng)過exp計算后變成270.85862343143174， 270.85970686809225
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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