linghu8812的博客

相关代码如下：import torchimport torchvision.opsfrom torch import nnclass DeformableConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1,

文章目录1. 需要用到的库2. 模型定义3. 测试基于上一篇文章https://blog.youkuaiyun.com/linghu8812/article/details/100044971，这次介绍一下网络模型的定义。1. 需要用到的库import torchimport torch.nn as nnfrom torchvision.models import resnet50基于ResNet50定义网络模型，在此基础上进行微调。2. 模型定义class CatVSDogNet(nn.Module

文章目录mmpose PyTorch模型转TensorRT1. github开源代码2. PyTorch模型转ONNX模型3. ONNX模型转TensorRT模型3.1 概述3.2 编译3.3 运行4. 推理结果mmpose PyTorch模型转TensorRT1. github开源代码yolov5 TensorRT推理的开源代码位置在https://github.com/linghu8812/tensorrt_inference/tree/master/mmpose，PyTorch转onnx的代码是

深度学习模型PyTorch训练与TensorRT部署

1.准备VOC数据下载VOC数据，将VOC数据放在datasets文件夹下，VOC2007和VOC2012两个文件夹分开放，文件夹下结构不用改变。datasets|----VOC2007|----VOC20122. 数据训练通过以下命令开始训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train_net.py \ --config-file ../confi...

1. 背景介绍detectron2项目地址：https://github.com/facebookresearch/detectron2FasterRCNN论文：https://arxiv.org/abs/1506.01497COCO数据集：http://cocodataset.org/#homeVOC数据集：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/...

1.需要用到的库设置学习率和模型import mathimport matplotlib.pyplot as pltimport torch.optim as optimfrom torchvision.models import resnet18lr_rate = 0.1model = resnet18(num_classes=10)2.LambdaLR实现cosine...

目录1. 需要用到的库2. 数据扩充定义3. 自定义Dataset4. 测试 开始一个新的系列，基于Kaggle比赛的猫狗大战数据集，基于PyTorch实现猫狗图像分类。 数据集地址在：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/overview。 ...

目录Exercise 1: Linear Regression1. Linear模型2. 读取数据3.线性回归4.数据测试Exercise 1: Linear RegressionNg老师的作业使用python即可实现，使用pytorch实现是为了加深对机器学习算法和pytorch使用的理解。需要用到的库import pandas as pdimport n...

目录Exercise 4: Neural Networks Learning1. Neural Networks模型2. 加载数据3. 网络训练4.结果比较4.1 激活函数比较4.2 隐藏层个数比较Exercise 4: Neural Networks Learning需要用到的库import numpy as npimport scipy.ioi...

目录Exercise 3: Multi-class Classification1. Logistic 模型2. 读取数据3.Logistic 回归4.其他尝试4.1修改Linear层的初始化权重4.2修改weight_decay值Exercise 3: Multi-class Classification基于pytorch，只实现作业中多类别分类问题。需要...

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