resnet18 实战
时间: 2023-03-26 21:02:42 浏览: 135
很高兴回答您的问题。ResNet18 是一种深度神经网络模型,它是 ResNet 系列中的一种,由微软研究院提出。ResNet18 具有较浅的网络深度和较少的参数量,适合用于计算资源有限的场景。它在图像分类、目标检测等任务中表现出色,是深度学习领域中的经典模型之一。
相关问题
图像识别resnet18实战
好的,针对您的问题,我可以给出以下实战步骤:
1. 准备数据集:可以使用ImageNet等公开数据集,也可以自己收集数据集。
2. 数据预处理:包括图像增强、数据划分等。
3. 搭建模型:使用PyTorch等框架搭建ResNet18模型。
4. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,并在验证集上进行验证。
5. 模型评估:使用测试集对模型进行评估,计算准确率等指标。
6. 模型优化:根据评估结果对模型进行优化,如调整超参数、增加训练数据等。
resnet实战pytorch
要在PyTorch中实现ResNet模型,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,创建一个自定义的数据集类(My_Dataset),该类继承自PyTorch的Dataset类。在该类中,你需要实现__init__、__len__和__getitem__方法。__init__方法用于初始化数据集,__len__方法返回数据集的长度,__getitem__方法根据索引返回对应的样本和标签。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch实战8:手把手教你基于pytorch实现ResNet(长文)](https://blog.csdn.net/weixin_46676835/article/details/129716004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]