二、加载预训练ResNet模型 1. 选择框架 首先,你需要选择一个深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,这些框架都提供了加载预训练ResNet模型的便捷方式。 2. 加载模型 在TensorFlow中,你可以使用tensorflow.keras.applications模块来加载预训练的ResNet模型。例如,加载ResNet50的代码如下: from tensorflow.keras.applications i...
我们通过nets.resnet_v2.resnet_v2_50直接调用ResNet_50网络,同样num_classes等于类别总数,is_training表示我们是否要训练网络里面固定层的参数,True表示所有参数都重新训练,False表示只训练后面几层的参数。 网络搭好后,我们继续定义损失函数和优化器,损失函数选择sigmoid交叉熵,优化器选择Adam: # 定义损失函数和优化...
微调是指使用预训练模型在相似但非相同的数据集上进行训练,以提高模型性能。而迁移学习则是将在一个任务上训练好的模型,用于另一个相关任务。这两者都是利用已有知识来加速新问题的解决过程。 以Resnet50为例,这是一项在图像识别领域非常成功的深度学习架构。在百度智能云一念智能创作平台上,Resnet50作为一个官方预...
import torch import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo import collections __all__=['ResNet','resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50_32x4d','resnext101_32x8d','wide_resnet50_2','wide_resnet101_2']model_urls={'resnet18':'...
微调resnet18模型训练 微调代码 只训练全连接层和layer4 model = torch.load( '../model/20220509-pretrain-resnet18-数据增强-0.0005.pth') num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 8) for name, child in model.named_children():...
大模型前的模型(解决特定任务):ResNet,AlphaGo,AlphaFold…… 大模型未来(多任务单模型):多模态,通用模型,智能体 大模型链路:数据,预训练,微调,部署,评测,应用 发布于 2024-02-17 00:15・IP 属地重庆 赞同 1 分享 收藏 写下你的评论... ...
微调resnet18模型训练 微调代码 只训练全连接层和layer4 model = torch.load( '../model/20220509-pretrain-resnet18-数据增强-0.0005.pth') num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 8) for name, child in model.named_children():...