目前，开发计图的主力，是该实验室梁盾、杨国烨、杨国炜、周文洋、刘政宁、李相利、国孟昊和辛杭高等一批博士生。与TensorFlow、PyTorch不同，计图是一个完全基于动态编译，使用元算子和统一计算图的深度学习框架。此前，在可微渲染、动态图推理等方面，计图都有超越PyTorch的表现。论文地址：https://arxiv.org/abs/2...
self._make_layer()函数用来组合残差块形成4个模块,在以bottleneck为基础块的第一个模块的第一个残差块中需要使用stride=1的1×1卷积层来匹配输出通道数,在第二三四个模块的第一个残差块中需要使用stride=2的1×1卷积层来匹配输出特征图形状。 ResNet系列 如图所示,ResNet系列网络的差异在于4个模块使用的残差块...
在pycharm中输入import torchvision.models.resnet,ctrl+左键resnet跳转到pytorch官方实现resnet的源码中,下载预训练的模型参数:model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth', '...
这里还是Loss函数的问题,标签的维度与pytorch输入的维度不匹配 虽然我的标签是32*1的向量,但是还是报错了 因此加上: 第一行是用来修改数据类型的 7.RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below migh...
这是一个简单的演示案例:如何从零开始,使用预训练的 3D ResNet 模型实现视频动作识别 本示例代码参考 kenshohara/3D-ResNets-PyTorch 项目,直接使用 Paddle, OpenCV, Numpy, PIL 等常用的 Python 模块实现,无需使用其他额外的代码库 效果演示 这里使用“作证”、“打篮球”和“洗盘子”这三个视频动作片段作为演...
在实现 ResNet 模型之前,需要进行一些准备工作。首先,需要安装深度学习框架,如 TensorFlow 或 PyTorch,以便进行模型的搭建和训练。其次,需要安装相关的依赖,如 Caffe 或 CUDA,以便进行模型的计算。 3.2 核心模块实现 在核心模块实现中,需要进行卷积层、池化层、全连接层的实现。在卷积层中,通过对输入数据进行卷积操作...
下面是一个简单的3D ResNet复现步骤: 定义3D卷积层:使用PyTorch等深度学习框架,定义一个3D卷积层,其中卷积核的大小为(3, 3, 3),表示在时空维度上均为3x3的卷积核。 构建3D残差块:将2D ResNet中的残差块替换为3D残差块。在3D残差块中,除了卷积层外,还需要对输入数据进行时间维度的下采样(如使用步长为2的3D...
5.本项目也使用MedicalNet训练好的权重,因为权重文件是pytorch格式,通过PaddlePaddle的X2Paddle ,在本地转换好PaddlePaddle格式的权重文件。对MedicalNet模型尾部的分割头去掉,改成全连接层。然后加载权重,固定权重。相当于使用预训练模型的权重提取3D图像的特征,然后通过全连接层对特征进行分类。模型结构的修改参考“brain_...
baidu.com/aistudio/datasetdetail/48916mkdir dataset/unzip UCF-101.zip -d dataset/2.视频转换为图片mkdir /home/aistudio/dataset/UCF-101-jpg/cd Paddle-ResNets/ && python generate_video_jpgs.py /home/aistudio/dataset/UCF-101 /home/aistudio/dataset/UCF-101-jpg/ ucf1013.转换pytorch预训练模型...
3.转换pytorch预训练模型 pip install torch==0.4.1 cd Paddle-ResNets/model/ && python convert_to_paddle.py 4.训练网络在训练过程中进行clips准确率验证,并保存clips准确率最高的模型,最终clips准确率90%。 训练方法: 训练时开启4进程读取,将数据集分为4块,batch_size 为128,以异步方式读取数据进行模型训...