基于pytorch-cifar100来进行功能举例 首先确保在当前环境下,浮点模型训练基于pytorch能够跑起来。 python train.py -net resnet50 -gpu 建议采用两阶段量化训练,对浮点训练的数据进行范围约束,只需添加少量代码. 为避免冲突,将tensorboard功能关闭。同样的指令开启训练,运行几个epoch后 ,在checkpoint/resnet50文件夹...
对ResNet网络结构的修改 由于CIFAR100输入均为32x32的图像,而原始的ResNet第一层卷积是7X7的大核卷积,这样的卷积结构对于CIFAR100数据集性能表现较差。因此,我们参照:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100中的做法,将ResNet第一层卷积改为kernel_size=3,stride=1,padding=1的卷积,并去掉之后的maxpooli...
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...
第一阶段,我们利用在 ImageNet 上做过预训练的模型来做 feature extraction,意思就是要 freeze 预训练模型的卷积部分,然后只训练新添加的 top-classifier,训练结果如下图所示 此处我们可以看到,val_acc 最高的是 ResNet50,值为 0.7421,其实最高的是 ResNet101,但是考虑到计算量,我们取 ResNet50。不过这里比较神...
(2)Pytorch官网对ResNet的定义 第1章 业务领域分析 1.1 业务分析 ReNet原本是针对ImageNet数据集而设计的一个1000分类的网络。 本文的目的是,通过Torchvision提供的ReNet神经网络模型,在CFIAR100数据集重新进行训练,从而实现ReNet对CIFAR100数据集图像的分类。
PyTorch模型文件:PyTorch是另一个常见的深度学习框架,其预训练模型通常以.pth或.pt文件格式存储。这些文件包含了模型的权重和结构信息。 ONNX模型文件:ONNX是一个开放式神经网络交换格式,支持多种深度学习框架,包括TensorFlow和PyTorch等。预训练模型可以以.onnx文件格式进行存储。
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1 ''' 2 参考资料: PyTorch官方文档 3 ''' 4 5 # 导入所需的包 6 import torch 7 import wandb 8 import torch.nn as nn 9 from torchvision import t
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我这里先把拿到的代码跑了下,不过数据集是 cifar10,val_acc = 0.97,我觉得还是很稳的,目前正在跑 cifar100,不过代码是 Pytorch 版本的,后续需要迁移到 Tensorflow 上来。cifar10 训练截图如下所示。代码地址:https://github.com/davda54/sam 更新: 跑完 cifar100 了,但是val_acc和想象中的有差别吧,总的来说...