准确率达到 93%(128 块 V100GPU);腾讯在 ImageNet 数据集上以 64K 的批量大小用 4 分钟训练好 AlexNet、6.6 分钟训练好 ResNet-50(1024-2048 块 Tesla P40);索尼随后以 34K 到 64K 的批量大小用 224 秒在 ImageNet 训练 ResNet-50(2176 块 V100 GPU)。
这仅用于可以完全加载到存储器中的小的数据集有两种方法: 存储在常数中。 存储在变量中,初始化后,永远不要改变它的值。 使用常数更简单一些,但是会使用更多的内存,因为常数会内联的存储在数据流图数据结构中,这个结构体可能会被复制几次。 training_data = ... training_labels = ... with tf.Session(): i...
要修改成输出为 2048 的,需要自己加一行代码 import torch import torchvision.models as models import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torch.nn as nn # 加载 ResNet50 模型并设置为评估模式 resnet50 = models.resnet50(pretrained=True) resnet50.fc = nn.Linear(2048, ...
一直到最后一层有2048个特征,到了最后一层,可以比较形象的这么比喻:最后一层共2048个特征,实际上已经代表了2048种物体的分类了。 针对一张图片是猫的原始输入,2048个特征中,只有猫这一特征最后的得分最高,因此,网络会把它推理成猫。这就是卷积算法的核心,特征提取。 六、残差结构 桃树、杏树、梨树,你不让我,...
因为最后的全连接层是这样定义的:Linear(in_features=2048, out_features=1000, bias=True) PyTorch 的 ResNet50 模型的默认输出维度为 1000。这是因为预训练的 ResNet50 模型是在 ImageNet 数据集上训练的,ImageNet 数据集包含1000个类别,因此模型的最后一层是一个全连接层,输出维度为1000。如果需要获得不同的...
self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) # block.expansion为1、4,全连接层的输入为512、2048通道 for m in self.modules(): # 卷积层初始化 if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels ...
[256, 512, 1024, 2048], [1, 2, 2, 2], class_num) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 其他模块 反向构造、梯度裁剪、优化器、学习率生成等 ResNet50 的训练主要涉及以下几项: 使用了 SGD + Momentum 优化器 使用了 WeightDecay 功能(但 BatchNorm 的 gamma 和 bias 没有使用) ...
self.fc = nn.Linear(2048, num_classes) def _make_layer(self, in_channels, out_channels, num_blocks, stride=1): layers = [] layers.append(IdentityBlock(in_channels, out_channels, stride)) for _ in range(1, num_blocks): layers.append(IdentityBlock(out_channels * 4, out_channels)) ...
resnet50 (Model) (None, 2048) 23587712 ___ dense (Dense) (None, 10) 20490 === Total params: 23,608,202 Trainable params: 1,075,210 Non-trainable params: 22,532,992 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19....
最后大家一定要记得最后要接一个average pooling,得到2048维特征,分别用于分类和框回归。