wide_resnet50_2

部委在当前工作中需要深入推进的重点亮点任务包括供给侧结构性改革、wide_resnet50_2是一个深度学习模型，它是Wide ResNet的一种变体。Wide ResNet制造业转型升级、生态环境保护、财税体制改革、人才培养和社会是一种卷积神经网络架构，用于图像分类任务。它采用了残差连接和宽度扩展的策略，以增加网络的表达能力和减少过拟合。

wide_resnet50_2中的保障改革等。只有深入推进这些任务，我们才能实现经济的可持续发展和社会的繁荣进步。

相关问题

models.wide_resnet50_2

models.wide_resnet50_2 是一个深度学习模型，基于宽度可变的 ResNet 架构。它使用了50个卷积层和参数量较大的宽度因子，以提供更强的特征提取能力。这个模型在计算机视觉任务中被广泛使用，例如图像分类、目标检测和图像分割等。它在 ImageNet 数据集上表现出色，具有较高的准确性和泛化能力。你可以使用该模型来进行图像分类任务，从而识别不同类别的图像。

wide_resnet101_2': 'https://download.pytorch.org/models/wide_resnet101_2-32ee1156.pth

要下载预训练的 `wide_resnet101_2` 模型，你可以使用 `torchvision.models` 中的 `wide_resnet101_2` 函数，并设置 `pretrained=True` 参数。PyTorch 会自动下载并加载预训练模型。

以下是一个示例代码：

import torchvision.models as models

# 下载并加载预训练的 wide_resnet101_2 模型
model = models.wide_resnet101_2(pretrained=True)

这样，`model` 就是预训练的 `wide_resnet101_2` 模型。你可以在后续的代码中使用它来进行推断或进行微调。