如何解决从训练有素的UNet获取编码器
我已经在一些图像上训练了UNet模型,但是现在,我想提取模型的编码器部分。我的UNet具有以下架构:
count("*")
我尝试通过model.down_convs加载编码器层,但出现以下错误:
中的权重TypeError Traceback(最近一次通话最近) ----> 1个res =编码器(train_img)
〜/ anaconda3 / envs / work / lib / python3.8 / site-packages / torch / nn / modules / module.py 在通话中(self,* input,** kwargs)548 result = self._slow_forward(* input,** kwargs)549 else:–> 550结果= self.forward(* input,** kwargs)551挂钩 self._forward_hooks.values():552 hook_result = hook(自我,输入, 结果)
TypeError:forward()接受1个位置参数,但给出了2个
请让我知道。
解决方法
这应该有效。
net = UNet(8) # network object having 8 classes
net.load_state_dict(torch.load('PATH'))
print(net) #see the names of the layers of encoder.
net1 = net.down_convs #as you have named the encoder as down_convs
#net1 is your encoder.
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