return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth return Res
先建立resnet.py文件。 如图 先引入相关包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import torch.nn as nn 准备构建resnet单元 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class ResBlk(nn.Module): # 与上节一样,同样resnet的block单元,继承nn模块 def __init__(self)...
实战示例:基于cifar100数据集和resnet模型,使用LNN工具链构建可以在硬件上运行的算法模型。 本文使用的硬件是聆思CSK6开发板。 工具链简介 LNN(ListenAI Neural Network) 是聆思科技专为聆思 AIOT 芯片(目前支持 CSK6 系芯片)定制开发的AI生态工具链,它包含linger和thinker两个部分,其中linger是量化训练组件,thinker...
最后我们把之前训练LeNet5的代码拷贝过来,将里面的model=LeNet5()改为model=ResNet18()就行了。完整代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import dat...
可以直接调用torch内置的resnet官方代码。 from torchvision.models import resnet50 model = resnet50() print("model:", model) 1. 2. 3. 不论是调用resnet50还是resnet101,这些模型都是调用的Resnet模型。因此我们仅需要看这个类就可以。 在ResNet这个类中又由Bottleneck(瓶颈层)、3×3卷积层、1×1卷积...
ResNet主要有五种主要形式:Res18,Res34,Res50,Res101,Res152; 如下图所示,每个网络都包括三个主要部分:输入部分、输出部分和中间卷积部分(中间卷积部分包括如图所示的Stage1到Stage4共计四个stage)。尽管ResNet的变种形式丰富,但都遵循上述的结构特点,网络之间的不同主要在于中间卷积部分的block参数和个数存在差异...
Resnet18( (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=True)
在ResNet应用于CIFAR-10数据集时,通常采用以下结构: 1.输入层:将32x32的彩色图像转换为64x64的灰度图像,通过32x32的卷积核进行卷积操作。 2.残差块:ResNet的核心结构,包括若干个卷积层和批量归一化层。在每个残差块中,输入数据首先经过卷积层处理,再经过批量归一化层,最后与残差块之前的输出进行相加,形成新的...
在CIFAR-10数据集上,ResNet50模型可以实现较高的准确率和稳定的性能。然而,在实际应用中,我们还需要考虑模型的推理速度问题。 首先,我们来简要介绍一下CIFAR-10数据集和ResNet50模型。CIFAR-10是一个包含10个类别的60000张32x32彩色图像的数据集,常用于图像分类任务的训练和测试。ResNet50则是一种深度为50层的...
在 ResNet 中,残差块(residual block)是基本构建模块,通过不断堆叠残差块,模型的深度得以增加。 具体来说,ResNet 在 CIFAR-10 数据集上采用了 ResNet18 这个模型,它包含了 18 层残差块。在每个残差块中,输入数据会通过一系列卷积层、批量归一化层和激活函数进行处理,最后加上跨层连接,得到输出数据。通过这种...