首先看张核心的resnet层次结构图(图1)，它诠释了resnet18-152是如何搭建的，其中resnet18和resnet34结构类似，而resnet50-resnet152结构类似。下面先看resnet18的源码
图1 resnet18 首先是models.resnet18函数的调用def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
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1ResNet是2015年就提出的网络结构，中文名字叫作深度残差网络，主要作用是图像分类。现在在图像分割、目标检测等领域都有很广泛的运用.2随着硬件的不断升级，我们可以使得原来很浅的网络不断的加深，但是这种做法随之而来就出现了这样的一个问题深层训练的效果反而不如浅层网络，也就是网络出现了退化。这个问题很大程度上归结为网络层数过深，梯度下降优化loss变得困难。 作者为了解决上述问题，提出了这样一个
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2023-11-25 11:14:41
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PyTorch学习基本要求&与其他框架比较：软件：具有dubg功能的IDE(如PyCharm、Eclipse)、Jupyter、anaconda、Pytorch 与PyTorch相比，Tensorflow的定义和规则比较多，并且在调试过程中不太方便。框架学习方法不拘泥于具体操作，在实际运用的过程中查找并使用基本使用方法创建一个矩阵 x = torch.empty(5,3); x =torc
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2023-11-07 07:42:16
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1. 概述本文主要是参照 B 站 UP 主 霹雳吧啦Wz 的视频学习笔记整个工程已经上传个人的 github https://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning ，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：Deep Residual Learning for Image Recognition2. ResNetR
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2023-12-12 13:25:48
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使用pytorch构建基于VGG16的网络实现Cifar10分类pytorch是当前比较流行的框架，可以用来构建和训练网络模型。为了能够上手pytorch记录一下如何使用来搭建网络、训练以及预测。VGG16是一个sequence结构的网络，搭建起来难度不高，很适合上手学习，本文着重如何搭建和训练，对于一些neural network的常用知识（前向、反向传播原理等）不再赘述。另结合图文来记录pyt
DeeBERT作者信息Elesdspline 目前从事NLP与知识图谱相关工作。导语近年来预训练在 NLP 领域的各个任务上都表现出来很好的效果，但是在推理速度方面却不如人意，所以有很多的研究针对如何加快推理而提出了各种各样的尝试。本文针对加快 BERT 预训练模型的推理速度提出的相关方法，提出了一种简单而有效的方法 DeeBERT 来加速 BERT 推理，该允许在不经过整个模型的情况下提前退出，
论文导读：目前进行视觉推理的方法都是通过黑箱结构将输入直接映射到输出，而不是对潜在的推理过程进行明确建模。这样一来，黑箱模型学习到的是利用数据内的偏置而不是学习进行视觉推理的过程。受到模块化网络的启发，本文提出了一个视觉推理模型，由一个程序产生器和一个执行引擎构成，程序产生器用来构造进行推演的推理过程的明确表示，执行引擎能够执行生成的程序来产生答案。程序产生器和执行引擎都是通过神经网络实现的，并且
# 使用PyTorch和OpenCV进行图像推理
在深度学习领域，图像推理是很常见的任务，无论是在计算机视觉研究还是实际应用中。本文将探讨如何使用PyTorch和OpenCV加载图像并进行推理。我们将用简单的代码示例来展示这个过程，并将整个流程以流程图的形式展示出来。
## 第一步：安装必要的库
在开始编写代码之前，确保您已经安装了PyTorch和OpenCV。可以使用以下命令进行安装：
既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
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2023-07-29 20:26:56
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<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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torchvision 是 pytorch 中一个很好用的包，主要由 3 个子包，分别是 torchvision.datasets，torchvision.models 和 torchvision.transforms在 torchvision 中实现了几个模型，包含 AlexNet，DenseNet，ResNet，VGG 等常用结构，并提供了预训练模型。import torchvision
mo
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2023-08-28 11:13:29
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PyTorch对ResNet网络的实现解析1.首先导入需要使用的包import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
# 默认的resnet网络，已预训练
model_urls = {
'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106c
摘要：MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台，该IDE上功能很多，涵盖面广，可以进行包括网络模型训练、移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发等多种任务。1 MindStudio环境搭建本次实验在MindStudio上进行，请先按照教程 配置环境，安装MindStudio。MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工
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2024-01-03 22:25:31
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文章目录1.ResNet的创新1）亮点2）原因2.ResNet的结构1）浅层的残差结构2）深层的残差结构3）总结3.Batch Normalization4.参考代码 1.ResNet的创新现在重新稍微系统的介绍一下ResNet网络结构。 ResNet结构首先通过一个卷积层然后有一个池化层，然后通过一系列的残差结构，最后再通过一个平均池化下采样操作，以及一个全连接层的得到了一个输出。ResNet
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2023-12-12 17:19:06
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 15:33:39
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 23:48:36
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文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
1. Pytorch介绍常见深度学习框架近几年深度学习崛起，它的崛起背后最大的功臣-深度学习框架。如果没有这些深度学习框架，深度学习绝对不会像现在一样“平民化”，很多人可能陷入在茫茫的数学深渊中。有了可方便使用的深度学习框架，我们可以把所有精力花在如何设计模型本身上，而不用再去关注模型优化的细节，所有的事情均由框架来负责，极大降低了深度学习使用的门槛。这也是为什么现在只要经过短期有效训练的开发工程
pytorch Resnet代码实现网络结构2D ResNet代码3D ResNet代码 本文只介绍resnet的代码实现，需要对resnet有基础的了解。代码参考pytorch官方实现，删除了一些非必要的判断条件，看起来更加简洁。z再次基础上，可以根据需要加入自己需要调整的参数，比如dilation，norm_layer等. 参考SOURCE CODE FOR TORCHVISION.MOD
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2023-10-13 19:28:27
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导读在本文中，作者重新评估了原始 ResNet-50 的性能，发现在需求更高的训练策略下，原始 ResNet-50 在分辨率224×224 上的 ImageNet 验证集上可以达到 80.4% 的 top-1 精度，而无需额外的数据或蒸馏策略。 本文目录1 ResNet 的反击：全新训练策略带来强悍 ResNet 性能1 RSB ResNet 论文解读1.1 背景和动机1.2 三种训练策
