【文件属性】：
文件名称：pytorch-cnn-finetune：使用PyTorch微调预训练的卷积神经网络
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-05 00:11:33
deep-learning pytorch convolutional-neural-networks pretrained-models DeeplearningPython
使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调。
产品特点
可以访问ImageNet上经过预训练的最受欢迎的CNN架构。
自动替换网络顶部的分类器，使您可以使用具有不同类数的数据集训练网络。
使您可以使用任何分辨率的图像（不仅限于在ImageNet上用于训练原始模型的分辨率）。
允许添加一个Dropout层或一个自定义池层。
支持的架构和模型
从包中：
ResNet（ resnet18 ， resnet34 ， resnet50 ， resnet101 ， resnet152 ）
ResNeXt（ resnext50_32x4d ， resnext101_32x8d ）
Dens
【文件预览】：
pytorch-cnn-finetune-master
----MANIFEST.in(38B)
----LICENSE.txt(1KB)
----scripts()
--------run_tests.sh(2KB)
----.circleci()
--------config.yml(2KB)
----examples()
--------__init__.py(0B)
--------cifar10.py(5KB)
----setup.py(2KB)
----README.md(4KB)
----cnn_finetune()
--------shims.py(810B)
--------contrib()
--------base.py(10KB)
--------utils.py(131B)
--------__init__.py(164B)
----tests()
--------test_pretrained_models.py(9KB)
--------utils.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_base.py(4KB)
--------conftest.py(284B)
--------test_torchvision_models.py(8KB)
----.gitignore(27B)