resnet50工程的gitee下载地址

您可以在Gitee上找到ResNet50的实现代码。以下是下载链接：

https://gitee.com/mirrors/pytorch/blob/master/torchvision/models/resnet.py

您可以通过该链接下载resnet.py文件，该文件包含了ResNet50的实现代码。您可以使用该文件来构建和训练ResNet50模型。如果您需要使用已经训练好的ResNet50模型，可以使用PyTorch提供的torchvision.models模块中的预训练模型，如下所示：

import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

这将下载已经预训练好的ResNet50模型并加载到resnet50变量中。

相关问题

resnet50工程下载地址

你可以通过以下地址下载resnet50的PyTorch工程：

https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models

在这个工程中，resnet50的定义位于文件resnet.py中。如果需要使用预训练好的resnet50模型，可以通过以下代码进行下载：

import torch.utils.model_zoo as model_zoo

model_urls = {
    'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
}

class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        ...
        ...
        if pretrained:
            self.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet50']))

其中，model_zoo.load_url函数将自动下载预训练模型并加载到网络中。

resnet50 工程下载

您可以在以下链接中找到ResNet50的TensorFlow实现和预训练模型的下载：

- TensorFlow实现：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/resnet_v1
- 预训练模型下载：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#pre-trained-models

请注意，这些实现和模型都是由谷歌TensorFlow团队提供并维护，因此它们应该是可靠且高效的。