resnet50工程的gitee下载地址
时间: 2023-09-10 10:15:59 浏览: 165
您可以在Gitee上找到ResNet50的实现代码。以下是下载链接:
https://gitee.com/mirrors/pytorch/blob/master/torchvision/models/resnet.py
您可以通过该链接下载resnet.py文件,该文件包含了ResNet50的实现代码。您可以使用该文件来构建和训练ResNet50模型。如果您需要使用已经训练好的ResNet50模型,可以使用PyTorch提供的torchvision.models模块中的预训练模型,如下所示:
```
import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
```
这将下载已经预训练好的ResNet50模型并加载到resnet50变量中。
相关问题
resnet50工程下载地址
你可以通过以下地址下载resnet50的PyTorch工程:
https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models
在这个工程中,resnet50的定义位于文件resnet.py中。如果需要使用预训练好的resnet50模型,可以通过以下代码进行下载:
```
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
model_urls = {
'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
}
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
...
...
if pretrained:
self.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet50']))
```
其中,model_zoo.load_url函数将自动下载预训练模型并加载到网络中。
resnet50的工程下载,要包含export.py的那种
您可以在ResNet Github仓库中找到包含export.py的工程下载,其中包括了ResNet50的实现。以下是下载步骤:
1. 访问ResNet Github仓库:https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
2. 点击 "Clone or download" 按钮,并选择 "Download ZIP" 选项。
3. 下载完成后,解压文件夹。
4. 进入 "models" 文件夹,您可以找到 "resnet50.py" 文件,这是ResNet50的实现代码。
5. 如果您需要使用 export.py 文件进行模型导出,可以在 "tools" 文件夹中找到该文件。
请注意,由于ResNet是一个深度学习模型,因此导出模型的方法可能会根据您的具体需求而有所不同。如果您需要更多关于export.py的信息,请参考ResNet的文档或者在GitHub上查找相关的问题。
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