net = models.resnet152(pretrained =True)

时间: 2023-10-21 14:47:14 浏览: 113
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resnet152.zip

当你使用`models.resnet152(pretrained=True)`来加载预训练的ResNet-152模型时，这将会下载并加载在ImageNet数据集上预训练的权重参数。 在这行代码中，`pretrained=True`指示`resnet152`函数从预训练模型中加载参数。预训练模型是在ImageNet数据集上进行训练的，该数据集包含1000个类别。因此，加载预训练模型后，你可以将其用于图像分类任务，其中类别数量为1000。 这行代码将返回一个ResNet-152模型的实例，该模型具有与预训练的权重相对应的网络结构和参数。你可以使用该模型进行图像分类、特征提取或迁移学习等任务。
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pytorch resnet 152 模型参数数据

model = models.resnet152(pretrained=True) # 如果需要自定义最后一层，例如用于不同的分类任务 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, your_num_classes) # 加载预训练的权重 ...
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resnet101预训练模型.zip（pytorch版本）

model = resnet101(pretrained=True) 这里的pretrained=True会自动从PyTorch的模型库下载并加载预训练权重。 2. 若需要对模型进行微调，可以将某些层的requires_grad属性设置为True，然后进行训练： ...

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

当你在PyTorch中的torchvision.models模块中使用models.resnet18(pretrained=True)时，这个代码含义是： 1. 导入ResNet18模型：models.resnet18表示从 torchvision.models 库中导入预训练的ResNet18模型。 2....

model = paddle.vision.models.resnet152(pretrained=True)adam学习率应该设置多少？

Adam学习率的设置需要根据具体的任务和数据集来决定，一般建议在训练初期先设置一个较大的学习率，然后逐渐降低学习率，直到收敛。通常情况下，学习率的初值可以设置为0.001，然后根据实验结果逐步调整。...

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)如何指定本地存储的预训练权重

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=False) state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth') resnet.load_state_dict(state_dict) 请确保将resnet34-333f7ec4.pth文件放在当前工作目录中或...

解释代码：import os.path import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np from PIL import Image features_dir = './features' # 存放特征的文件夹路径 img_path = "F:\\cfpg\\result\\conglin.jpg" # 图片路径 file_name = img_path.split('/')[-1] # 图片路径的最后一个/后面的名字 feature_path = os.path.join(features_dir, file_name + '.txt') # /后面的名字加txt transform1 = transforms.Compose([ # 串联多个图片变换的操作 transforms.Resize(256), # 缩放 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor()] # 转换成Tensor ) img = Image.open(img_path) # 打开图片 img1 = transform1(img) # 对图片进行transform1的各种操作 # resnet18 = models.resnet18(pretrained = True) resnet50_feature_extractor = models.resnet50(pretrained=True) # 导入ResNet50的预训练模型 resnet50_feature_extractor.fc = nn.Linear(2048, 2048) # 重新定义最后一层 torch.nn.init.eye(resnet50_feature_extractor.fc.weight) # 将二维tensor初始化为单位矩阵 for param in resnet50_feature_extractor.parameters(): param.requires_grad = False # resnet152 = models.resnet152(pretrained = True) # densenet201 = models.densenet201(pretrained = True) x = Variable(torch.unsqueeze(img1, dim=0).float(), requires_grad=False) # y1 = resnet18(x) y = resnet50_feature_extractor(x) y = y.data.numpy() np.savetxt(feature_path, y, delimiter=',') # y3 = resnet152(x) # y4 = densenet201(x) y_ = np.loadtxt(feature_path, delimiter=',').reshape(1, 2048)

这段代码主要是使用预训练的ResNet50模型提取一张图片的特征，并将特征保存到文本文件中。具体解释如下： 1. 导入需要的库，包括os.path、torch、torch.nn、torchvision、numpy、PIL等。 2. 定义一个变量features_...

model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, n_class)

具体来说，这段代码的第一行使用 PyTorch 的 models 模块创建了一个名为 model 的 ResNet18 模型，并加载了预训练权重。第二行使用 PyTorch 的 nn 模块创建了一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后...

model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc=nn.Linear(model.fc.in_features,38) nn.init.xavier_uniform_(model.fc.weight)

model = models.resnet18(pretrained=True) 接下来，通过将全连接层替换为一个具有 38 个输出特征的线性层来修改模型的最后一层： python model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 38) 最后，使用...

model = models.resnet18(pretrained=False) 将resnet18模型换成modonetv2

model = models.resnet18(pretrained=False) 这行代码是在PyTorch中加载预训练的ResNet-18模型。ResNet-18是一个经典的深度残差网络，用于计算机视觉任务，比如图像分类。pretrained=False 表示不使用预训练的...

def resnet_34(): # Define the resnet model resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True) # Update the fully connected layer of resnet with our current target of 10 desired outputs resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10) # Initialize with xavier uniform torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight) return resnet

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True) 2. 更新ResNet-34模型的全连接层，使其输出维度为10（这里假设是10分类问题） resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10) 3. ...

# 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) # 定义模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, len(labels))，这段代码有什么作用

接着，定义了一个预训练的 ResNet-50 模型，并将其赋值给变量 model。ResNet-50 是一个深度卷积神经网络，可以在 ImageNet 数据集上进行预训练。然后，通过 model.fc.in_features 获取模型最后一个全连接层的输入...

import torch import torchvision # Load the PyTorch model model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # Export the model to ONNX format dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)这段代码如何

然后使用 torchvision.models.resnet18(pretrained=True) 语句加载了一个预训练的 ResNet18 模型。 接下来使用 torch.onnx.export 函数将该模型转换为 ONNX 格式并保存到指定文件名为 "resnet18.onnx" 的文件中...

models.resnet18(pretrained=true)

回答1：</h3><br/>b'models.resnet18(pretrained=true)'是一个Pytorch中已经预训练好的ResNet18模型的加载方式。ResNet18是一个深度学习模型，通常用于图像分类和特征提取任务。预训练意味着该模型已经在大规模数据...

models.resnet50(pretrained=true)

b'models.resnet50(pretrained=true)' 是一个调用 PyTorch 框架中的预训练 ResNet-50 模型的语句。ResNet-50 模型是一个使用残差连接的深度卷积神经网络，用于图像分类任务。设置参数“pretrained”为 true 表示使用...

pretrained_net.load_state_dict(models.resnet34(pretrained=True).state_dict())

具体来说，models.resnet34(pretrained=True) 会返回一个预先训练好的 ResNet34 模型，state_dict() 方法则会返回该模型的所有参数。这些参数包括卷积层和全连接层的权重和偏差等。load_state_dict() 方法会将...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = ...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def __init__(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x输出为[16,1,50,50]

很好，你已经成功地定义了一个带有 ECA 模块的 ResNet50，以及一个图像去噪模型 ImageDenoising，输出大小为 [16, 1, 50, 50]。在 ImageDenoising 的 forward 函数中，你首先将输入 x 传递给 conv1，然后对其进行 ...

class ResNet_101(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ResNet_101, self).__init__() model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes, bias=True), ) self.net = model def forward(self, img): output = self.net(img) return output如何做def state_dict(self):

你可以使用state_dict()方法来返回当前模型的状态字典。状态字典是一个Python字典对象，...你可以使用self.net.state_dict()方法来获取ResNet_101模型内部的所有参数的状态字典。最后，你返回整个状态字典对象。

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