今日,一位名为 David Page 的 myrtle.ai 科学家和他的团队对 ResNet 训练进行了一系列改造,将在单 GPU 上训练 CIFAR10 数据集并达到 94% 准确率所需的时间减少到了 26 秒,比 DAWNBench 排行榜现在的第一名高了 10 秒以上。这一项目获得了 Jeff Dean 的点赞。 myrtle.ai 研究科学家 David Page 的推特...
今日,一位名为 David Page 的 myrtle.ai 科学家和他的团队对 ResNet 训练进行了一系列改造,将在单 GPU 上训练 CIFAR10 数据集并达到 94% 准确率所需的时间减少到了 26 秒,比 DAWNBench 排行榜现在的第一名高了 10 秒以上。这一项目获得了 Jeff Dean 的点赞。 myrtle.ai 研究科学家 David Page 的推特...
视频选集 (1/9) 自动连播 1、CIFAR10数据集介绍 10:08 2、卷积神经网络实战-1 10:08 3、卷积神经网络实战-2 10:05 4、卷积神经网络训练 10:05 5、ResNet实战-1 10:12 6、ResNet实战-2 10:12 7、 ResNet实战-3 07:32 8、ResNet实战-4 10:08 9、 实战小结 12:51 ...
单GPU用CIFAR10训练达到94%只要24秒的秘密【转发】@爱可可-爱生活:【如何训练 ResNet 系列终篇:训练技巧汇总】《How to Train Your ResNet 8: Bag of Tricks》by David Page O网页链接 Colab:O网页链接 more:O...
class Resnet18(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000#设置分类的种类 ): super(Resnet18,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False) self.bn1=nn.BatchNorm2d(64) self.relu=nn.ReLU(inplace=True) ...
ResNet网络结构如下: 采用模型和数据分离的代码方式,模型如下: 1#encoding: utf-82importtensorflow as tf3fromtensorflow.kerasimportoptimizers, datasets, Model, layers, Sequential, losses4fromtensorflow.keras.layersimportConv2D, Dense, add, BatchNormalization, GlobalAveragePooling2D5importmatplotlib.pyplot as ...
在ResNet这个类中又由Bottleneck(瓶颈层)、3×3卷积层、1×1卷积层、BasicBlock组成。接下来将逐步解释。 Bottleneck类 拼劲层这个类在resnet50及之后的系列用这个,resnet18、resnet34用BasicBlock 参数说明: expansion=4:Bottleneck的输出通道数是输入通道数的4背 ...
num_filters =16num_res_blocks =int((depth -2)/6)# 1.开始定义模型inputs = Input(shape=input_shape)# 这部分返回一个张量,形状为input_shape, 要指定inputshape# 2.指定数据计算过程x = resnet_layer(inputs=inputs)# 其余都用自定义参数forstackinrange(3):forres_blocksinrange(num_res_blocks)...
more_vert Copied from HassanAAI12 (+1,-1) NotebookInputOutputLogsComments (0) Output Data __output__.zip(1.38 GB) get_app chevron_right Unable to show preview Unexpected end of JSON input Output more_vert drive_zip __output__.zip ...
save_path='./resNet34_cifar10.pth' train_steps=len(train_loader) # 开始训练,所有数据只训练1次 for epoch in range(epochs): net.train() running_loss=0 train_bar=tqdm(train_loader) # 训练集总共50000张图片,我设置的每批数据是100,所以对应是500*100 ...