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PyTorch實現(xiàn)ResNet50、ResNet101和ResNet152示例_python_腳本之家

__all__ = ['ResNet50', 'ResNet101','ResNet152'] def Conv1(in_planes, places, stride=2): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out_channels=places,kernel_size=7,stride=stride,padding=3, bias=False

www.dbjr.com.cn/article/1783...htm 2025-5-28

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各種改進(jìn)結(jié)構(gòu)塊匯總_其它綜合_腳本之家

1、殘差網(wǎng)絡(luò) 這個網(wǎng)絡(luò)主要源自于Resnet網(wǎng)絡(luò),其作用是: 將靠前若干層的某一層數(shù)據(jù)輸出直接跳過多層引入到后面數(shù)據(jù)層的輸入部分。意味著后面的特征層的內(nèi)容會有一部分由其前面的某一層線性貢獻(xiàn)。實驗表明,殘差網(wǎng)絡(luò)更容易優(yōu)化,并且能夠通過增加相當(dāng)?shù)纳疃葋硖岣邷?zhǔn)確率。最終可以使得網(wǎng)絡(luò)越來越深,Resnet152就是一個...

www.dbjr.com.cn/article/2470...htm 2025-5-18

pytorch 一行代碼查看網(wǎng)絡(luò)參數(shù)總量的實現(xiàn)_python_腳本之家

fromtorchvision.modelsimportresnet50, resnet101, resnet152, resnext101_32x8d model=resnet50() stat(model, (3,224,224)) 打印信息如下: 以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

www.dbjr.com.cn/article/2120...htm 2025-6-5

PyTorch預(yù)訓(xùn)練的實現(xiàn)_python_腳本之家

resnet=torchvision.models.resnet152(pretrained=True) # 原本為1000類,改為10類 resnet.fc=torch.nn.Linear(2048,10) 其中使用了pretrained參數(shù),會直接加載預(yù)訓(xùn)練模型,內(nèi)部實現(xiàn)和前文提到的加載預(yù)訓(xùn)練的方法一樣。因為是先加載的預(yù)訓(xùn)練參數(shù),相當(dāng)于模型中已經(jīng)有參數(shù)了,所以替換掉最后一層即可。OK! 以上就是本文...

www.dbjr.com.cn/article/1702...htm 2025-5-8

PyTorch 之強大的 hub 模塊和搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行氣溫預(yù)測_python_腳本之...

# 'resnet152', # 'resnet18', # 'resnet34', # 'resnet50', # 'resnext101_32x8d', # 'resnext50_32x4d', # 'shufflenet_v2_x0_5', # 'shufflenet_v2_x1_0', # 'squeezenet1_0', # 'squeezenet1_1', # 'vgg11', # 'vgg11_bn', ...

www.dbjr.com.cn/article/2784...htm 2023-3-20

關(guān)于Keras Dense層整理_python_腳本之家

這篇文章主要介紹了關(guān)于Keras Dense層整理,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧我就廢話不多說了,大家還是直接看代碼吧! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

www.dbjr.com.cn/article/1870...htm 2025-5-25

pytorch實現(xiàn)用Resnet提取特征并保存為txt文件的方法_python_腳本之家

resnet50_feature_extractor = models.resnet50(pretrained = True) resnet50_feature_extractor.fc = nn.Linear(2048, 2048) torch.nn.init.eye(resnet50_feature_extractor.fc.weight) for param in resnet50_feature_extractor.parameters(): param.requires_grad = False #resnet152 = models.resnet152(...

www.dbjr.com.cn/article/1679...htm 2025-6-6

pytorch實現(xiàn)ResNet結(jié)構(gòu)的實例代碼_python_腳本之家

resnet18_params = [2, 2, 2, 2] resnet34_params = [3, 4, 6, 3] resnet50_params = [3, 4, 6, 3] resnet101_params = [3, 4, 23, 3] resnet152_params = [3, 8, 36, 3] # 定義Conv1層 def Conv1(in_planes, places, stride=2): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch...

www.dbjr.com.cn/article/2123...htm 2025-5-28

Pytorch卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的目標(biāo)及好處_python_腳本之家

model_ft=tv.models.resnet152(pretrained=use_pretrained)#下載模型 set_paremeter_requires_grad(model_ft,featuer_extract) #凍結(jié)層數(shù) num_ftrs=model_ft.fc.in_features #改動全連接層 model_ft.fc=nn.Sequential(nn.Linear(num_ftrs,num_classes), nn.LogSoftmax(dim=1)) input_size=224 #輸入維度 ...

www.dbjr.com.cn/article/2478...htm 2025-5-20

pytorch使用resnet快速加載官方提供的預(yù)訓(xùn)練模型_python_腳本之家

model=resnet()#自己構(gòu)建的模型,以resnet為例, 需要重新訓(xùn)練的層的名字要和之前的不同。 model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load('xxx.pkl') pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) model....

www.dbjr.com.cn/python/297757i...htm 2025-6-5