执行命令后,会在当前目录下生成resnet18.mlir, resnet18_in_f32.npz和resnet18_top_f32_all_origin_weight.npz等文件。 4.2.2.INT8量化模型¶ 使用run_calibration(run_calibration.py)工具得到量化需要的校准表,使用了100张来自ILSVRC2012的图片测试: ...
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import argparse from resnet import ResNet18 # 定义是否使用GPU device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 参数设置,使得我们能够手动输入命令...
一、基于ResNet18实现昆虫分类任务 本项目在研究昆虫图像分类过程中,借助人工智能算法的优势,开展基于深度神经网络的图像分类实验。借助ResNet-18模型进行迁移学习,经迭代10次后分类准确率达到94.26% 。 在这里插入图片描述 二、数据集介绍 「本案例使用的数据集是一个昆虫分类的数据集,包含蚂蚁和蜜蜂两类样本。」 数...
在本期的第23例中，我们将探索如何基于ResNet18模型进行昆虫图像分类。通过迁移学习，我们利用ResNet-18的深度神经网络技术，经过10次迭代，成功达到了94.26%的分类准确率，展示了人工智能在昆虫识别中的潜力。我们使用的数据集是一个专门针对蚂蚁和蜜蜂的分类任务，训练集和验证集分别包含这两类样本。蚂...
MindSpore⽹络实战系列：使⽤ResNet-50实现图像分类任务 摘要：承接上⼀篇LeNet⽹络模型的图像分类实践，本次我们再来认识⼀个新的⽹络模型：ResNet-50。不同⽹络模型之间的主要区别是神经⽹络层的深度和层与层之间的连接⽅式，正⽂内容我们就分析下使⽤ResNet-50进⾏图像分类有什么神奇之处，...