作为初学者，最近刚接触Ascend200DK，按照官方的指导一步步搭建起了开发+运行环境，运行的第一个样例就是Mindstudio自带的Resnet50网络，对昇腾AI处理器的强大性能尤为印象深刻。个人习惯会去研究一下源码，这里分享下心得体会，能力有限，水平一般，如果哪里写的不对的，还请指正。对于Mindstudio开发套件，个人理解作用是提供一个简单方便的界面，让代码开发和调试更加顺畅， Min
ResNet _make_layer代码理解ResNet构建过程BasicBlock理解Bottleneck理解 ResNet 上图为ResNet的5个 基本结构，为了方便理解，此处以最简单的18-layer为例来展开： 首先我们知道ResNet中对于50层以下的构建块采用的是BasicBlock，而大于50的深层则采用的是Bottleneck，BasicBlock的构建代码如下：class B
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2024-04-09 22:40:59
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# PyTorch中的ResNet-50：概述与实现
ResNet（残差网络）是一种深度学习模型，首次在2015年由何恺明等人提出。ResNet的核心思想是引入“残差学习”，通过使用跳跃连接（skip connections）来避免深度网络训练中的梯度消失问题。ResNet-50是ResNet的一个变种，具有50层网络，非常适合图像分类等多种计算机视觉任务。
## ResNet-50架构
在
原创
2024-07-31 08:10:08
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Resnet50的代码不是由笔者编写，笔者只对代码进行讲解，方便后续使用。原作者博客链接。 为了节省篇幅这里不贴出代码，请访问原作者GitHub查看代码。在阅读本博客前请先了解残差网络的结构和原理，推荐博客。1.ResNet50的网络结构Resnet50包含两个基本的模块：Conv Block和Identity Block。这两个模块的结构图如下所示：从图中可以看到，Identity Block的
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2024-03-04 02:30:58
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计算机视觉(Compute Vision，CV)给计算机装上了“眼睛”，让计算机像人类一样也有“视觉”能力，能够“看”懂图片里的内容。作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用。同时也出现了一批经典的网络，如AlexNet、ResNet等。本文以典型的图片分类网络ResNet50为例，介绍一下如何使用MindSpore来完成一个CV应用的开
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2024-05-09 09:42:48
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# PyTorch ResNet50：从代码开源到深度学习模型应用
@handle_legacy_interface(weights=("pretrained", ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1))
def resnet50(*, weights: Optional[ResNet50_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) -&g
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2024-04-09 16:27:17
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通俗易懂Resnet50网络结构分析1 Why(该网络要解决什么样的问题)1.1 什么叫梯度消失和梯度爆炸2 How(如何解决该问题)2.1 直观解释2.2 残差是什么2.3 网络结构3 what 结果怎么样 1 Why(该网络要解决什么样的问题)理论上网络越来越深，获取的信息越多，而且特征也会越丰富？ -----------> 一个从业者的正常思维 但是实验表明，随着网络的加深，优化效果
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2024-03-20 22:00:19
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目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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注意：巨坑提醒：python版本和mindx sdk有关联，python3.7.5最高支持的mindx sdk版本为2.0.3 如果使用2.0.4版本，会报错： 如果有遇到这类问题的小伙伴一定要记得注意一下Python和MindX SDK的版本哈。 MindX SDK2.0.4推荐Python用3.9.2版本，我的上面使用3.7.5是报错了。基于MindX SDK部署应用的源码介绍Mindx sd
摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
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2024-03-15 16:07:22
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摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
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2024-04-28 15:59:50
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