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...
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_block(64)sel...
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...
Pytorch搭建ResNet18 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 ResNet代码 本文主要搭建了ResNet18网络架构,每个block中包含两个Basicblock,每个Basicblock中包含两层,除去输入层和输出层外,一共有16层网络。而且每一个Basciblock之后进行一次跳跃连接。在此基础上,利用CIFAR10上的数据集大小举例,说明了ResNet网络中...
class resnet18(nn.Module): # resnet18中的一块的一部分--比如conv2_x的第一部分的两个卷积...
ResNet34的搭建请移步:使用PyTorch搭建ResNet34网络 ResNet50的搭建请移步:使用PyTorch搭建ResNet50网络 ResNet101、ResNet152的搭建请移步:使用PyTorch搭建ResNet101、ResNet152网络 ResNet18网络结构 所有不同层数的ResNet: 这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图: ...
ResNet18的主要特点是其残差学习的机制,它通过跳跃连接将输入直接加到残差块的输出上,从而允许网络学习输入和输出之间的残差,这有助于网络在深度增加时仍然保持良好的性能。 通过以上步骤,你可以在PyTorch中加载和查看ResNet18的网络结构,并理解其主要组成部分和特点。
ResNet18 明确这些部分之后,我们就可以开始着手实现啦! 首先,实现残差块: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionlasF#定义残差块ResBlockclassResBlock(nn.Module):def__init__(self,inchannel,outchannel,stride=1):super(ResBlock,self).__init__()#这里定义了残差块内连续的2个卷积层 ...
基于深度学习的车牌识别,其中,车辆检测网络直接使用YOLO侦测。而后,才是使用网络侦测车牌与识别车牌号。 车牌的侦测网络,采用的是resnet18,网络输出检测边框的仿射变换矩阵,可检测任意形状的四边形。 车牌号序列模型,采用Resnet18+transformer模型,...
ResNet图解 nn.Module详解 1. Pytorch上搭建ResNet-18 1.1 ResNet block子模块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F class ResBlk(nn