在本次MLPerf V1.0训练测试中，NF5688M6获得了ResNet50、DLRM和SSD三项任务的单机训练性能第一。NF5488A5在4U空间内实现8颗高性能NVIDIA A100 GPU液冷散热，搭载2颗支持PCIe4.0的AMD EPYC 7742 处理器，能够为AI 用户提供超强单机训练性能和超高数据吞吐。NF5488A5在MLPerf V0.7基准测试中创下Resnet50训练任务...
图像分类是计算机视觉应用中最基础的一种,属于有监督学习类别。它的任务是给定一张图像,判断图像所属的类别,比如猫、狗、飞机、汽车等等。本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。 ResNet网络介绍 ResNet50网络是由微软实验室的何恺明提出,获得了ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传...
def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.o...
至此,ResNet50图像分类例程已成功在板卡运行。 6. 资料下载
1、 RestNet网络 1.1、 RestNet网络结构 ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,因为它“简单与实用”并存,之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“...
2.1 ResNet50整体结构 上图可划分为左、中、右3个部分,三者内容分别:Resnet50整体结构;Resnet50各个stage具体结构;Bottleneck具体结构。 整体结构部分分为5个stage,其中stage 0 的结构是比较简单,可以视其为对INPUT图像的预处理,后4个Stage都由Bottleneck组成,结构较为相似。Stage 1包含3个Bottleneck,剩下的3个stag...
50层网络的结构实际上是把34层网络的2个3x3的卷积层替换成3个卷积层:1x1、3x3、1x1,可以看到50层的网络相对于34层的网络,效果上有不小的提升。 代码实现 ResNet 50代码实现的网络结构与上图50层的网络架构完全一致。对于深度较深的神经网络,BN必不可少,关于BN的介绍和实现可以参考以前的文章。
1.1、 RestNet网络结构 ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,因为它“简单与实用”并存,之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“抄近道”的意思,下...
class ResNet50(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet50, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding...
ResNet50是一个经典的特征提取网络结构,虽然Pytorch已有官方实现,但为了加深对网络结构的理解,还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是,笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的,只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出,并没有用图像数据集训练过该网络(后续会用图像数据集测试并更新博客)。 1 预备理论...