wide_resnet50_2
时间: 2023-08-04 17:05:15 浏览: 218
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 是一个预训练的深度学习模型,它是 Wide Residual Networks 的一种变体。Wide Residual Networks 是一种用于图像分类任务的卷积神经网络架构。它在 ResNet 的基础上增加了更多的通道数,以增加模型的宽度,并且通过残差连接来减轻梯度消失问题。wide_resnet50_2具有50层,并且是一个相对较宽的模型。在许多计算机视觉任务中,它被广泛应用于特征提取和分类。
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:
```python
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。