defadd_parameter_update_ops(model):model.AddWeightDecay(weight_decay)iter=model.Iter("iter")lr=model.net.LearningRate([iter],"lr",base_lr=base_learning_rate,policy="step",stepsize=stepsize,gamma=0.1,)# MomentumSGDupdateforparaminmodel.GetParams():param_grad=model.param_to_grad[param]param...
def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1, groups=1, dilation=1): return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=dilation, groups=groups, bias=False, dilation=dilation) #---# # 此处为定义1*1的卷积,即为指此次卷积的卷积核的大小为1*1 #---# def c...
model = builtModel() model.compile(optimizer=adam_v2.Adam(lr=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #model.summary() # 训练与验证 model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=10, validat...
callbacks.VisualDL(log_dir='visualdl_log') # 启动模型全流程训练 model.fit(train_dataset, # 训练数据集 valid_dataset, # 评估数据集 epochs=EPOCHS, # 总的训练轮次 batch_size=BATCH_SIZE, # 批次计算的样本量大小 shuffle=True, # 是否打乱样本集 verbose=1, # 日志展示格式 save_dir='./chk_...
我们将ResNet50网络batch size设置为32(代码可参考MindSpore ModelZoo中的ResNet50网络,当前代码已经是调优后的。本次主要给大家介绍下调优的经历),跑网络训练后发现单step时间约为90ms,性能很差。通常batch size为32时,单step耗时应在20ms以内。 原因分析 ...
(test_dataset, batch_size=batch_size)# 加载预训练的ResNet-50模型model = resnet50(pretrained=True)num_ftrs = model.fc.in_featuresmodel.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) # 替换最后一层全连接层,以适应二分类问题device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model....
batch_size=32, class_mode=’categorical’) 加载预训练的ResNet50模型 base_model = ResNet50(weights=’imagenet’, include_top=False) 添加全局平均池化层 x = base_model.outputx = GlobalAveragePooling2D()(x) 添加全连接层 x = Dense(1024, activation=’relu’)(x)predictions = Dense(train_gene...
conv1x1、conv3x3:定义了不同 kernel_size 的卷积。 BasicBlock:ResNet 系列网络中 ResNet18 和 ResNet34 的最小子网,由 Conv、BN、ReLU 和 残差组成。 BottleNeck:ResNet 系列网络中 ResNet50、ResNet101 和 ResNet152 的最小子网,相比 BasicBlock 多了一层 Conv、BN 和 ReLU的结构,下采样的卷积位置也做...
model.train() model, optimizer = ipex.optimize(model, optimizer=optimizer) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() 把它替换成如下代码,用Arc DGPU训练。并且修改参数 batch_size=32 model.train() model = model.to("xpu") criterion = criterion.to("xp...
https://github.com/onnx/models/blob/main/validated/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx 读取路径 首先,源代码中是通过程序参数读取模型的路径和要测试的图像的路径,也可以直接赋值: // Read paths//string modelFilePath = args[0];//string imageFilePath = args[1];stringmodelFile...