假设我有一个训练好的模型名叫net1，则：torch.save(net1, ‘7-net.pth’) # 保存整个神经网络的结构和模型参数torch.save(net1, ‘7-net.pkl’) #...同上torch.save(net1.state_dict(), ‘7-net_params.pth’) # 只保存神经网络的模型参数torch.save(net1.state_dict(), ‘7-net_params.pkl...’) # 同上如果你是使用torch.save方法来进行模型参数的保存，那保存文件的后缀其实没有任何影响，结果都是一样的，很多.pkl的文件也是用torch.save保存下来的，和.pth文件一模一样的...而.pth文件则有不同的应用，Python在遍历已知的库文件目录过程中，如果见到一个.pth 文件，就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中，于是 .pth 文件指明的库也就可以被 Python...但其实不管pkl文件还是pth文件，都是以二进制形式存储的，没有本质上的区别，你用pickle这个库去加载pkl文件或pth文件，效果都是一样的。
PTH 即Pass-The-Hash，首先我们来说下为什么要使用HASH传递，一是再目标机>=win server 2012时，lsass.exe进程中是抓不到明文密码的，二是随着信息安全意识的提高，弱口令情况逐渐降低...PTH攻击最酷的地方并不是hash传递利用的过程，而是hash的获取过程，所以接下来90%的篇幅为hash获取的内容，开工！
MSF进行哈希传递攻击PtH(工作组) 有些时候，当我们获取到了某台主机的 administrator 用户的密码哈希值 ，并且该主机的445端口打开着。...privilege::debug #先提权 #使用administrator用户的NTLM哈希值进行攻击 sekurlsa::pth /user:用户名 /domain:目标机器IP /ntlm...Server 2003 本地管理员： administrator xie Windows Server 2008 本地管理员： administrator xie mimikatz进行哈希传递攻击PtH...#获取kerberos加密凭证 利用获得到的AES256或AES128进行Key攻击 privilege::debug #使用AES-256进行Key传递攻击 sekurlsa::pth...KB2871997针对PTH攻击，而 KB2928120 针对GPP(Group Policy Preference)。
0x02 为什么要进行hash传递 PTH，即Pass The Hash，首先我们来说下为什么要使用HASH传递，一是目标主机在win server 2012之后，lsass.exe进程中是抓不到明文密码的...0x03 使用hash传递查看域控文件目录 (1):进行hash传递 sekurlsa::pth /user:administrator /domain:域名或者域控IP /ntlm:afffeba176210fad4628f0524bfe1942...CurrentControlSet\Control\Lsa" | findstr "DisableRestrictedAdmin" ③使用hash登录域控RDP privilege::debug sekurlsa::pth...当我们有了凭证的时候，我们就可以执行pth攻击来通过身份认证了。 Impacket有一个脚本可以利用WMI来获得靶机的会话并执行各种任务。执行这些任务需要用户的凭证。...因为需要认证，所以我们将会通过pth攻击来获取端点信息，参数设置：域，用户名，IP地址及hash值。
若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1，在本机上可按如下操作训练 # 1.进入已保存环境的镜像（reid_mgn:v1（8.48G）、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0...# 3.复制预训练模型到指定路径（可跳过这步） cp /home/personReID/MGN-pytorch-master/resnet50-19c8e357.pth /root/.cache/torch.../checkpoints/resnet50-19c8e357.pth #### 注每次需查电脑自动保存的根目录 /root/.cache/torch/checkpoints/resnet50-19c8e357....pth 会因电脑不同而不同 cp /home/personReID/MGN-pytorch-master/resnet50-19c8e357.pth /root/.torch/models/resnet50...-19c8e357.pth # 打开另一个终端 docker ps 查看容器内镜像（找到reid_mgn:v1 前对应的数字字符串%%%%） docker stats %%%%
GitHub 上拥有两万颗星星的 GFPGAN 因为该模型基于 PyTorch，所以本篇文章里，我们先聊聊如何制作基于 PyTorch 的模型使用的通用 Docker 基础镜像。...，等到命令执行完毕，我们的 PyTorch 基础镜像就构建完成了。...，选一个模型文件就行 COPY GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth /GFPGAN.pth # COPY GFPGANCleanv1-NoCE-C2_original.pth /GFPGAN.pth...# COPY GFPGANv1.pth /GFPGAN.pth # COPY GFPGANv1.3.pth /GFPGAN.pth 上面除了 gfpgan 之外，我还安装了 realesrgan，这个软件包可以让处理完毕的图片中的人脸之外的背景也显得更好看...-NoCE-C2.pth /GFPGAN.pth COPY app.py /entrypoint.py WORKDIR /data RUN pip install IPython pandas RUN
pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件，t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式。而pth文件是python中存储文件的常用格式。...pytorch读取数据 pytorch读取数据使用的方法和我们平时使用预训练参数所用的方法是一样的，都是使用load_state_dict这个函数。 下方的代码和上方的保存代码可以搭配使用。...读取的方法汇总，但是要注意，在使用官方的预处理模型进行读取时，一般使用的格式是pth，使用官方的模型读取命令会检查你模型的格式是否正确，如果不是使用官方提供模型通过下面的函数强行读取模型(将其他模型例如...，我们可以使用： model_dir = '自己的模型地址' model = VGG() model.load_state_dict(torch.load(model_dir + 'vgg_conv.pth...')) 也就是pytorch的读取函数进行读取即可。
[GitHub 上拥有两万颗星星的 GFPGAN] 因为该模型基于 PyTorch，所以本篇文章里，我们先聊聊如何制作基于 PyTorch 的模型使用的通用 Docker 基础镜像。...，等到命令执行完毕，我们的 PyTorch 基础镜像就构建完成了。...，选一个模型文件就行 COPY GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth /GFPGAN.pth # COPY GFPGANCleanv1-NoCE-C2_original.pth /GFPGAN.pth...# COPY GFPGANv1.pth /GFPGAN.pth # COPY GFPGANv1.3.pth /GFPGAN.pth 上面除了 gfpgan 之外，我还安装了 realesrgan，这个软件包可以让处理完毕的图片中的人脸之外的背景也显得更好看...-NoCE-C2.pth /GFPGAN.pth COPY app.py /entrypoint.py WORKDIR /data RUN pip install IPython pandas RUN
下面我们来介绍Pytorch断点续训原理以及DFGAN20版本和22版本断点续训实操。...一、Pytorch断点续训1.1、保存模型pytorch保存模型等相关参数，需要利用torch.save()，torch.save()是PyTorch框架中用于保存Python对象到磁盘上的函数，一般为...使用这两个函数可以轻松地将PyTorch模型保存到磁盘上，并在需要的时候重新加载使用。...1.2、读取模型对应的，torch.load()函数是PyTorch框架中用于从磁盘上加载Python对象的函数。...对于PyTorch模型，可以直接将其反序列化成模型对象。
PyTorch 自带很多预训练模型，在使用时会自动下载，本文记录修改下载位置的方法。...背景 PyTorch 下载预训练模型总得放个地方无可厚非，但默认路径在 Windows 中是 C:\Users\\.cache ，很可能占用 C 盘几个 G 的空间，尝试修改该路径.../releases/download/v0.1-weights/wide_resnet50_racm-8234f177.pth) Downloading: "https://github.com/rwightman.../pytorch-image-models/releases/download/v0.1-weights/wide_resnet50_racm-8234f177.pth" to E:/Data/torch-cache...\hub\checkpoints\wide_resnet50_racm-8234f177.pth 参考资料 https://blog.csdn.net/yanxiangtianji/article/details
检查PyTorch版本首先，确保你使用的是兼容的PyTorch版本。不同版本的PyTorch可能在保存和加载模型时使用了不同的配置。...更新PyTorch如果你确认使用了兼容的PyTorch版本，但仍然遇到了加载错误，可以尝试更新PyTorch到最新版本。最新版本通常修复了之前版本的问题，并提供更好的兼容性。...codedevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = torch.load('model.pth...) self.fc = torch.nn.Linear(10, 1)# 保存模型model = Model()torch.save(model.state_dict(), 'model.pth...的索引是0）作为 map_location 参数的值：pythonCopy codedevice = torch.device('cuda:0')model = torch.load('model.pth
': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth', 'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models.../vgg13-c768596a.pth', 'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth', 'vgg19': 'https...://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth', 'vgg11_bn': 'https://download.pytorch.org/models/...vgg11_bn-6002323d.pth', 'vgg13_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13_bn-abd245e5.pth', 'vgg16..._bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth', 'vgg19_bn': 'https://download.pytorch.org
/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4....pth', 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth', 'resnet101':...'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth', 'resnet152': 'https://download.pytorch.org.../models/resnet152-b121ed2d.pth', 'resnext50_32x4d': 'https://download.pytorch.org/models/resnext50....pth', 'wide_resnet50_2': 'https://download.pytorch.org/models/wide_resnet50_2-95faca4d.pth',
and TorchVision with CUDA support 根据链接https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch...torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia 由于网络波动有时会超时，多试几次 三、根据提示安装 1、安装CoTracker...checkpoints cd checkpoints wget https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_4_wind_8.pth...wget https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_4_wind_12.pth wget https://dl.fbaipublicfiles.com.../cotracker/cotracker_stride_8_wind_16.pth cd .. 3、运行demo 如果提示缺少库，安装相应的库就行 python demo.py --grid_size
Pytorch 模型转onnx 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉： 1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle 实用程序进行序列化。...约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型。...# 第一种：保存和加载整个模型 Save: torch.save(model_object, 'model.pth') Load: model = torch.load('model.pth') model.eval...如果不这样做， 将会产生不一致的推断结果 #在保存用于推理或恢复训练的通用检查点时，必须保存模型的state_dict Pytorch模型转onnx 举例模型是调用resnet50训练的4分类模型,训练过程调用...") # pytorch模型加载 batch_size = 1 #批处理大小 input_shape = (3, 244, 384) #输入数据,改成自己的输入shape model.eval()
| |-- iter_1536.pth | `-- last_checkpoint 模型格式转换 模型转换的本质其实就是将原本使用 Pytorch 训练出来的模型权重文件转换为目前通用的...我们可以使用 xtuner convert pth_to_hf 命令来进行模型格式转换。 xtuner convert pth_to_hf 命令用于进行模型格式转换。...文件 pth_file=`ls -t ....pth_to_hf ....pth_file=`ls -t .
b0: https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b0-355c32eb.pth....pth b2: https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b2-8bb594d6....pth b3: https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b3-5fb5a3c3....pth b4: https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b4-6ed6700e.pth....pth b6: https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b6-c76e70fd.pth
Transformers 支持三个最热门的深度学习库： Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。...二、safetensors库 2.1 概述 safetensors是一个库，旨在安全地存储和加载机器学习模型的权重，特别是针对PyTorch模型。它通过加密和验证模型数据来增强安全性，防止数据篡改。...保存模型的方法 # 保存模型状态字典 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') # 加载模型状态字典 model = YourModelClass()...# 初始化模型实例 model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 加载权重 model.eval() # 如果是预训练模型，通常设置为评估模式 2.2.3...的.pt或.pth文件不同，它提供了额外的安全特性，特别是在模型的分发和共享方面 三、总结 本篇内容展示了如何使用safetensors库，主要功能旨在安全地存储和加载机器学习模型的权重，特别是针对PyTorch
三、DNN模块部署Yolov5 用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序，包含两个步骤：1)、把pytorch的训练模型pth文件转换到onnx文件；2)、opencv的dnn模块读取onnx...1）、把pytorch的训练模型pth文件转换到onnx文件 yolov5官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 这套程序里的代码比较乱，在pytorch里...其次，在官方代码里，还有一个奇葩的地方，那就是pth文件。起初，下载官方代码到本地运行时，torch.load读取pth文件总是出错，后来把pytorch升级到1.7，就读取成功了。...设断点查看读取的pth文件里的内容，可以看到ultralytics的pt文件里既存储有模型参数，也存储有网络结构，还储存了一些超参数，包括anchors,stride等等。...这时候在win10系统cpu环境里，即使你的电脑没有安装pytorch，也能通过python程序访问到模型参数。
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