AI代码解释 classresnet_test(nn.Module):'''按照网络结构图直接连接,确定好通道数量就可以'''def__init__(self):super(resnet_test,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3)self.maxp1=nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2,padding=1)self.resn1=basic_b...
1)损失函数为:交叉熵损失函数 2)ResNet18代码: fromfunctoolsimportpartialfromtypingimportAny,Callable,List,Optional,Type,Unionimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorchimportTensorfrom..transforms._presetsimportImageClassificationfrom..utilsimport_log_api_usage_oncefrom._apiimportregister_model,Weights,WeightsEnumfr...
接着,我们实现ResNet18模型: classResNet(nn.Module):def__init__(self,ResBlock,num_classes=10):super(ResNet,self).__init__()self.inchannel=64self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU())self.layer1=self.make_...
datainenumerate(trainloader,0):# 获取输入inputs,labels=data# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 前向传播outputs=resnet18(inputs)# 计算损失loss=criterion(outputs,labels)# 反向传播loss.backward()# 参数更新optimizer.step()# 打印统计信息running_loss+=loss.item()ifi%2000==1999:# 每2000个mini-batches...
例如,50层的ResNet网络有~ 2600万个权重参数,在前向传递中计算~ 1600万个激活。 动态量化(Post-Training Dynamic/Weight-only Quantization) 动态量化(PDQ)模型的权重是预先量化的。在推理过程中,激活被实时量化("动态")。这是所有方法中最简单的一种,它在torch. quantized.quantize_dynamic中只有一行API调用。
Resnet 18 是在 ImageNet 数据集上预训练的图像分类模型。 这次使用Resnet 18 实现分类性别数据集, 该性别分类数据集共有58,658 张图像。(train:47,009 / val:11,649) female male Dataset: Kaggle Gender Classification Dataset 加载数据集 设置图像目录路径并初始化 PyTorch 数据加载器。和之前一样的模板套路...
基于PyTorch搭建ResNet18模型的过程可以分为以下几个步骤: 导入必要的PyTorch库和模块: python import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models 定义ResNet18的网络结构: 在PyTorch中,可以直接使用torchvision.models模块中预定义的ResNet18模型。如果你想要自定义ResNet18的结构,可以参考...
其中,ResNet18是一种相对较浅的ResNet模型,具有较少的参数和计算复杂度,但仍能够实现良好的图像分类性能。本篇文章将重点介绍如何在PyTorch框架下编写ResNet18模型的代码,并提及百度智能云文心快码(Comate),一个可以辅助生成代码片段的高效工具,详情链接:百度智能云文心快码(Comate)。 首先,需要导入必要的库。在本例...
ResNet18是一种卷积神经网络,它有18层深度,其中包括带有权重的卷积层和全连接层。它是ResNet系列网络的一个变体,使用了残差连接(residual connection)来解决深度网络的退化问题。本章将简单介绍下PyTorch以及安装环境,然后简单分析下一个ResNet神经网络以及PyTorch的源码实现,最后我们使用PyTorch简单构建一个ResNet18网络...
ResNet的核⼼思想是每个附加层都应该更容易地包含原始函数作为其元素之⼀。ResNet网络模型最重要的结构就是残差块的构建,下面的内容中,我们首先构造残差块,然后利用残差块来实现ResNet18模型。 8.2 残差块的构建 什么是残差块? 如下图所⽰,假设我们的原始输⼊为 x ,希望学到的理想映射为 f(x)。左图虚...