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...
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。
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...
argmax(probabilities, dim=1) # 获取概率最高的类别索引 需要注意的是,这里只是简单地演示了如何使用ResNet18模型进行图像分类。在实际应用中,还需要进行数据预处理、模型训练和优化等步骤。此外,ResNet18模型的实现还包含其他细节和选项,例如输入图像的裁剪和填充、批量归一化等。因此,在实际应用中,建议仔细阅读相关...
model.py网络模型部分: import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F """ 把ResNet18的残差卷积单元作为一个Block,这里分为两种:一种是CommonBlock,另一种是SpecialBlock,最后由ResNet18统筹调度 其中SpecialBlock负责完成ResNet18中带有虚线(升维channel增加和下采样操作h和w减少)的...
由于ResNet18网络非常复杂,深,这里只训练num_epochs = 3 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 num_epochs=3start_time=time.time()forepochinrange(num_epochs):""" Training """model.train()running_loss=0.running_corrects=0# load a batch dataofimagesfori,(inputs,labels)inenumerate...
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。
out = model(x)print('resnet:', out.shape)# resnet: torch.Size([2, 10]) block: torch.Size([2,128,8,8]) resnet: torch.Size([2,10]) 回到顶部 2. 训练Cifar-10数据集 所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。
model.train(mode=was_training) return model.train(mode=was_training) model_ft = models.resnet18(pretrained=False) pthfile = r'C:\Users\14172\PycharmProjects\pythonProject4\resnet18-5c106cde.pth' model_ft.load_state_dict(torch.load(pthfile)) ...
model = models.resnet18(pretrained=True) 这里pretrained=True表示加载预训练的权重,这对于图像分类任务非常有用。如果你只想获取网络结构而不加载预训练权重,可以将pretrained设置为False。 打印ResNet18的网络结构: python print(model) 这将输出ResNet18的详细网络结构,包括每一层的类型和参数。 ResNet18的...