2.renet18/残差神经网络(基于pytorch) ResNet(Residual Neural Network)来源于微软研究院的Kaiming He等人的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》。ResNet-18的网络简图如下图(假设网络的输入的张量的形状为3 × 64 × 64 3\times 64\times 643×64×64) resnet18: 代码简介 1.用到的库 imp...
resblock = Sequential() resblock.add(BasicBlock(filter_num, strides)) for _ in range(blocks): resblock.add(BasicBlock(filter_num, strides=1)) return resblock # ResNet-18 18层卷积层 1+4*2*2+1 一个ResBlock包含2个BasicBlock,一个BasicBlock包含2个卷积层 resnet_18 = ResNet([2, 2, ...
// C = A * b, A >= 0, b >= 0 vector<int> mul(vector<int> &A, int b) { vector<int> C; int t = 0; for (int i = 0; i < A.size() || t; i ++ ) { if (i < A.size()) t += A[i] * b; C.push_back(t % 10); t /= ...
首先将网络分为四层（layers），每层有两个模块组成，除了第一层是两个普通的残差块组成，其它三层有...
这个版本目前最初一个resnet18,但是Top 1 accuracy在100个epoch里已经达到了0.74以上,达到了torch的基准水平,且比model-zoo里的要高,于是这说明tf的性能并不差,反而实现起来也非常的容易。 ---一周后--- 目前代码已经实现了ResNet、SENet、ResNeXt、DenseNet等等: resnet系列(resnet18, 50, 110, 152) se-res...
Resnet 18 体积最小的 Resnet。秒时间单位：性能比例：Resnet 34 秒时间单位：性能比例：Resnet 50 秒时间单位：性能比例：Resnet 152 秒时间单位：性能比例：使用 Nvidia Apex 进行世界级语言建模工作 为了使混合精度训练与 FP16 训练的实验成为可能，Nvidia 专门发布了一套维护 Nvidia 的实用工具 Nvidia apex，...
同样的指令开启量化训练,训练几个epoch后,同样在checkpoint/resnet50文件夹中生成了一个**.pth文件。 使用linger的模型转换工具,将模型转换成onnx计算图 3. 模型分析和打包 使用thinker离线工具tpacker对步2生成的onnx计算图打包,这里我们以裁剪并训练好的resnet18模型为例,进行打包演示 tpacker -g demo/resnet...
使用CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现图像分类 一、实验目的 了解飞浆平台,并通过实操加深对图像分类的理解,同时巩固实训课上学到的深度学习的知识、体会机器学习的魅力。本实验使用的是CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现的图像分类。 二、实验原理 1、ResNet网络 (1)残差学习 若将输入设为X,将某一有参网络层设...
使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试,这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32,因为算力相关的问题所以我选择了较低的训练图像分辨率。但是假如你自己的算力比较充足的话,我建议使用训练的使用图像的分辨率设置为224X224(这个可以在代码里面的transforms.RandomResizedCrop(32)和transforms.Resize((32, 32))...
今天用resnet18跑了下cifar100,加了数据增广,用了平均随机梯度下降。OK,明天加班再搞吧!找找手感[允悲][允悲][允悲]