在 PyTorch 中设置 VGG-Face 描述符答案

【问题标题】：Setting up VGG-Face Descriptor in PyTorch在 PyTorch 中设置 VGG-Face 描述符
【发布时间】：2018-05-18 15:07:45
【问题描述】：

我一直在尝试将 VGG-Face 描述符模型 (http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/) 用于我的一个项目。我想做的只是简单地从输入图像中获取网络的输出。

我之前没有使用过任何 MatConvNet、Caffe 或 PyTorch，所以我随机选择了 PyTorch。事实证明，模型（类 torch.legacy.nn.Sequential.Sequential）保存在旧版本的 PyTorch 中，因此语法与 PyTorch 文档中的略有不同。

我能够像这样加载 lua .t7 模型：

vgg_net = load_lua('./vgg_face_torch/VGG_FACE.t7', unknown_classes=True)

并在输入图像中加载：

# load image
image = imread('./ak.png')
# convert to tensor
input = torch.from_numpy(image).float()

兴高采烈地，我满怀期待地将图像加载到模型中：

# load into vgg_net
output = vgg_net.forward(input)

但是，当代码无法编译时，我对它完全合作的希望很快就破灭了。留下一个神秘的错误信息：

Traceback (most recent call last):
  File "~/Documents/python/vgg-face-test/vgg-pytorch.py", line 25, in <module>
    output = vgg_net.forward(input)
  File "~/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/legacy/nn/Module.py", line 33, in forward
    return self.updateOutput(input)
  File "~/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/serialization/read_lua_file.py", line 235, in updateOutput_patch
    return obj.updateOutput(*args)
  File "~/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/legacy/nn/Sequential.py", line 36, in updateOutput
    currentOutput = module.updateOutput(currentOutput)
TypeError: 'NoneType' object is not callable

对此我绝对目瞪口呆。

这就是我在 Stackoverflow 上寻求帮助的原因。我希望这里有人可以帮助我设置模型 - 甚至不一定在 Torch 中，事实上任何工作模型都可以，我可以简单地获取任何特定图像的描述。

【问题讨论】：

标签： python deep-learning torch face-recognition pytorch

【解决方案1】：

试试output = vgg_net(input) 没有转发。这显然调用了模块中定义的默认方法，但我无法理解为什么这是必要的。

【讨论】：