加上第一个7x7卷积层和最后一个全连接层,共有18层。 因此,这种模型通常被称为ResNet-18。 通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型,例如更深的含152层的ResNet-152。 虽然ResNet的主体架构跟GoogLeNet类似,但ResNet架构更简单,修改也更方便。这些因素都导致了ResNet迅速被广泛使用。
1.download and save to 'resnet18.pth' file: importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctional as Fimporttorchvisiondefmain():print('cuda device count:', torch.cuda.device_count()) net= torchvision.models.resnet18(pretrained=True)#net.fc = nn.Linear(512, 2)net = net.to('cuda:0'...
实现18 层的深度残差网络 ResNet18,并在 CIFAR10 图片数据集上训练与测试。标准的 ResNet18 接受输入为224 × 224 大小的图片数据,我们将 ResNet18 进行适量调整,使得它输入大小为32 × 32,输出维度为 10。调整后的 ResNet18 网络结构如图: 一、数据集加载以及数据集预处理 def preprocess(x, y): # 将...
torch.save(net.state_dict(), 'my_resnet_params_2.pkl') 1. 2. 3. 4. 5. 对比之前自己设计的浅层网络,这个学习率可以设置的很大。 3)按照论文的学习率设计 optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=1e-5) scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimi...
resnet50单独下载 resnet50效果不如resnet18 一、准备 网上对于何凯明等大佬写的Residual论文的解读已经够多了,经过一段时间的学习,我想摸索出一套适合所有resnet类型的通用函数,以便实验,故而在这篇博客中,我重点讲如何实现通用函数。 重点1: 在上面图中,我们需要注意F(x) + x 是在 激活函数relu之前进行的,...