dif_class.py: 类间不平衡,使用不同比例的权重训练loss</br>
dif_model.py: 测试不同model</br>
calculate_mean.ipynb: 计算数据集均值,在transform中要用到</br>
example.ipynb:学习使用pytorch</br>
resnet50.ipynb:训练</br>
finetune.ipynb:冻结前面层参数,只调节后面</br>
moveon.ipynb:保存了优化器参数,在之前的基础上继续训练更多epoch</br>
feature.ipynb:逐层打印提取的特征</br>
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slim
prune
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main.py 6KB
resprune.py 9KB
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qt
utils.py 49KB
resnet_qt.py 49KB
sample.jpg 9KB
qttorch1.py 49KB
fusion
utils.py 49KB
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sample.html 594B
预处理
blur.py 729B
rename.py 353B
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readme.md 97B
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up2
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resnet50.pth 89.99MB
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pruned_whole.pth 4.84MB
神经网络训练
resnet50训练.ipynb 84KB
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moveon.ipynb 46KB
class_dif.py 6KB
calculate_mean.ipynb 2KB
readme.md 452B
finetune.ipynb 99KB
diff_model.py 4KB
安装&指令.docx 28KB
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