ResNet当大家还在惊叹 GoogLeNet 的 inception 结构的时候，微软亚洲研究院的研究员已经在设计更深但结构更加简单的网络 ResNet，并且凭借这个网络子在 2015 年 ImageNet 比赛上大获全胜。ResNet 有效地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以训练高达 1000 层的卷积网络。网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向
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2023-11-26 20:04:56
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导语大多数深度学习模型（例如VGG，ResNet等）都需要正方形图像作为输入，通常像素大小为224x224。 输入的长宽必须相等是有原因的吗？还是可以建立一个100x200输入的卷积神经网络模型？更大的像素尺寸（例如512x512）会带来更多好处吗？01出于实用性的折衷卷积神经网络不需要特定的像素尺寸即可正常运行。选择这些值是出于实用的原因：例如图像分辨率与参数数量和所需的训练集大小之间的折衷。毕
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2024-05-07 15:11:13
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Windows 下可视化模型结构可以使用 Graphviz 和 Pydotplus 库来实现。以下是一个简单的例子，可以将 PyTorch 中的模型结构可视化，假设模型已经定义为 model：import torch
from torchviz import make_dot
import pydotplus
from IPython.display import Image
# create
文章目录1.ResNet的创新1）亮点2）原因2.ResNet的结构1）浅层的残差结构2）深层的残差结构3）总结3.Batch Normalization4.参考代码 1.ResNet的创新现在重新稍微系统的介绍一下ResNet网络结构。 ResNet结构首先通过一个卷积层然后有一个池化层，然后通过一系列的残差结构，最后再通过一个平均池化下采样操作，以及一个全连接层的得到了一个输出。ResNet
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2023-12-12 17:19:06
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pytorch Resnet代码实现网络结构2D ResNet代码3D ResNet代码 本文只介绍resnet的代码实现，需要对resnet有基础的了解。代码参考pytorch官方实现，删除了一些非必要的判断条件，看起来更加简洁。z再次基础上，可以根据需要加入自己需要调整的参数，比如dilation，norm_layer等. 参考SOURCE CODE FOR TORCHVISION.MOD
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2023-10-13 19:28:27
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# PyTorch Sigmoid函数及其输入形状的探讨
在深度学习中，激活函数是神经网络的重要组成部分，而Sigmoid函数是最常用的激活函数之一。Python中的PyTorch库提供了便捷的方法来使用Sigmoid函数。在本文中，我们将探讨PyTorch中Sigmoid函数可以接受的输入形状，并通过代码示例加以说明。
## 什么是Sigmoid函数？
Sigmoid函数的公式为：
\[
导师的课题需要用到图片分类；入门萌新啥也不会，只需要实现这个功能，给出初步效果，不需要花太多时间了解内部逻辑。经过一周的摸索，建好环境、pytorch，终于找到整套的代码和数据集，实现了一个小小的分类。记录一下使用方法，避免后续使用时遗忘。感谢各位大佬的开源代码和注释！一、数据处理项目文件夹为Project2，使用的是五种花朵的数据集，首先有spilt_data的代码将已经分好文件夹的数据集分类成
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2023-12-18 20:14:44
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# PyTorch ResNet: Understanding and Implementing Residual Networks
 have revolutionized the field of computer vision by achieving rema
原创
2023-09-25 17:25:09
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TPU芯片介绍Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA
Kaiming He的深度残差网络（ResNet）在深度学习的发展中起到了很重要的作用，ResNet不仅一举拿下了当年CV下多个比赛项目的冠军，更重要的是这一结构解决了训练极深网络时的梯度消失问题。首先来看看ResNet的网络结构，这里选取的是ResNet的一个变种：ResNet34。ResNet的网络结构如图所示，可见除了最开始的卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多结构相似的单元，这些重
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2023-10-08 16:41:22
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详细解释在代码注释中 ：resnet50.py：用来保存resnet网络结构。import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
import torchsummary
class Bottleneck(nn.Module):
"""
__init__
in_ch
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2024-01-05 21:34:24
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文章目录数据集的加载定义训练函数可视化模型预测使用微调 ConvNet 的方法训练和评估ConvNet 作为固定特征提取器训练和评估 官方文档： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 本教程中，您将学会如何使用 迁移学习 来训练卷积神经网络进行图像的分类。 注释： 实际上，很少有人从头开始
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2024-06-27 22:59:35
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引言论文下载地址：Deep Residual Learning for Image RecognitionPytorch版源代码下载地址：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.pyResNetResNet原理及具体细节不过多介绍，网上很多大佬总结的很好，我主要就是记录自己学习ResNet的过程
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2024-01-18 19:59:59
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今天带大家学习resnet网络系列，resnet的发展与思考，任何一篇网络的理解不应该单单局限在一篇或几篇博客上，复制别人的代码，不追根溯源是很难有深度的理解。 所以今天，我整理这篇博客带大家从头
1、前言ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性
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2023-12-31 21:23:55
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ResNet结构解析及pytorch代码标签： pytorchResNet是恺明大神提出来的一种结构，近些年的一些结构变种，很多也是基于ResNet做的一些改进，可以说ResNet开创了更深的网络的先河，并且在很多计算机视觉学习上都取得了不错的效果。ResNet和传统网络结构的核心区别ResNet本质上是为了缓解梯度问题的，随着传统的卷积网络结构越来越深，大家发现效果可能会降低，所以限制了网络层数
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2023-12-14 01:38:18
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# PyTorch 查看张量形状的详细指南
在深度学习中，了解数据的形状是非常重要的，因为它直接影响到模型的构建与训练。PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，接下来，我将和你分享如何在 PyTorch 中查看张量的形状。
## 1. 整体流程
下面是我们将要进行的步骤，总体流程如下所示：
| 步骤 | 描述
一、残差连接想必做深度学习的都知道skip connect，也就是残差连接，那什么是skip connect呢？如下图上面是来自于resnet【1】的skip block的示意图。我们可以使用一个非线性变化函数来描述一个网络的输入输出，即输入为X，输出为F(x)，F通常包括了卷积，激活等操作。当我们强行将一个输入添加到函数的输出的时候，虽然我们仍然可以用G(x)来描述输入输出的关系，但是
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2024-06-24 17:08:40
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首先看张核心的resnet层次结构图(图1)，它诠释了resnet18-152是如何搭建的，其中resnet18和resnet34结构类似，而resnet50-resnet152结构类似。下面先看resnet18的源码
图1 resnet18 首先是models.resnet18函数的调用def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
"""
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2024-07-02 06:48:00
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1. ResNet模型2. 左图为18层，34层模型的一个残差块，右图为50层，101层，152层的残差块3. 18层，34层的残差块（虚线部分表示输入要进行一次下采样操作）4. 50，101，152层的残差块5. 34层的模型结构图，下图残差块分为4部分，2,3,4部分的第一个残差块是需要对输入进行下采样操作的：6. 模型代码：（18和34层的残差块是相似的，50/101
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2024-01-11 22:16:39
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