首页 > TAG信息列表 > ResNet18
PyTorch实现用resnet18训练cifar数据集
随便记录一下自己的学习过程 train.py import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from lenet5 import Lenet5 from resnet import ResNet18 def main():resnet18代码实现
resnet的特点在于残差结构，可以有效的防止梯度消失。对x+f(x)求导，可以得到1+f’(x)，所以梯度是常数。从工程实现上，可以得到的启示包括，目前的网络设计的基本卷积结构都是由一个卷积层+bn层+激活函数 构成的小模块。其他参数都是调优的结果。本文resnet18的实现是基于paddle2.2的pytorch修改resnet18 输入通道
方法一：扩张1通道为3通道，利用torch.expand()方法 model = resnet18(pretrained=False) # 主干提取网络 model.load_state_dict(torch.load('./resnet18-5c106cde.pth'), strict=False) print(model) par = summary(model, (3, 224, 224), device='cpu')2021-10-19
江大白共学计划课程–Pytorch课程作业（1） import torch import torchvision.models as models from thop import profile # 加载模型结构 model = models.resnet18() # 读取权重和载入权重 pretrained_state_dict = torch.load('Lesson2/weights/resnet18-5c106cde.pth') model《Pytorch模型推理及多任务通用范式》_第三节课
1 课程学习 本节课主要对于大白AI课程https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch模型推理及范式》课程中第三节课进行学习 2 作业解答 必做题 把模型改为 resnet18，加载相应的模型权重（Lesson2 的物料包中有），跑一下 0.jpg 和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torc江大白共学计划_Pytorch推理及范式_Lesson2
江大白共学计划_Pytorch推理及范式_Lesson2 课程作业 必做题： （1） 从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。 import torch import torchvision.models as model # 从torchvision加载res18模型结PyTorch学习Lesson2
必做题： （1） 从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。 import torch #从torchvision库中加载模型结构 import torchvision.models as models model = models.resnet18() #读取预训练好的模型权实验四：迁移学习finetune：加载Resnet预训练的参数，修改Resnet的fc层，重新训练，完成4分类任务
一、准备工作 1. 模型准备 模型下载：https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth 下载完后如下，有44.6M。 2. 数据集准备 |----data |----pubutensorflow(三十九)：实战——深度残差网络ResNet18
一、基础 二、ResNet18 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, Sequential class BasicBlock(layers.Layer): def __init__(self, filter_num, stride=1): suPytorch+ResNet18+CIFAR10：图像分类10分类项目结构与代码总结
一、CIFAR10 该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（七）：ResNet18网络结构
ResNet( (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace) (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stridepytorch打印模型结构图
import torchsummaryfrom torchvision.models.resnet import *net = resnet18().cuda()print(net) 打印出来的结果是以文本形式显示， 显示出模型的每一层是由什么层构成的，一般来说深度卷积网络是由结构类似的基本模块组成，内部参数会有区别。 查看模型结构主要是为了看在某些层执