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timmdocs:Ross Wightman的Timm图像模型库的文档
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2021-05-06
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目录 pytorch图像模型(timm) timm是由创建的深度学习库,它是SOTA计算机视觉模型,层,实用程序,优化器,调度程序,数据加载器,增强功能以及具有再现ImageNet训练结果能力的训练/验证脚本的集合。 安装 pip install timm 或者对于可编辑的安装, git clone https://github.com/rwightman/pytorch-image-models cd pytorch-image-models && pip install -e . 如何使用 建立模型 import timm import torch model = timm . create_model ( 'resnet34' ) x = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 ) model ( x ). shape 使用timm创建
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timmdocs-master.zip (97个子文件)
timmdocs-master
MANIFEST.in 111B
timmdocs
_nbdev.py 278B
__init__.py 22B
core.py 101B
.github
workflows
toc.yml 245B
settings.ini 2KB
nbs
01b_training.ipynb 17KB
index.ipynb 5KB
03c_jsd_cross_entropy.ipynb 26KB
.gitattributes 50B
07d_tanh.ipynb 148KB
03_loss.cross_entropy.ipynb 4KB
images
augmix.png 179KB
StepLR.png 75KB
pretrained_weights.png 266KB
Tanh_LU.png 51KB
random_erase.png 1.09MB
SGDR_params.png 225KB
resnet34.png 42KB
Tanh.png 124KB
cat.jpg 70KB
SGDR.png 91KB
07_schedulers.ipynb 6KB
00b_models.ipynb 19KB
05b_RandAugment.ipynb 436KB
05c_RandomErase.ipynb 453KB
07b_SGDR.ipynb 120KB
05a_mixup_cutmix.ipynb 617KB
05d_AutoAugment.ipynb 467KB
00c_create_model.ipynb 8KB
01c_training_modelEMA.ipynb 6KB
06a_tutorial_feature_extractor.ipynb 16KB
04_Optimizers.ipynb 308KB
06b_tutorial_splitbn.ipynb 7KB
03b_asymmetric_loss.ipynb 555KB
01a_training_scripts.ipynb 9KB
05e_random_resized_crop.ipynb 389KB
07c_stepLR.ipynb 43KB
07e_plateau.ipynb 5KB
02b_dataloader.ipynb 219KB
00a_model_architectures.ipynb 2KB
02_dataset.ipynb 15KB
CONTRIBUTING.md 2KB
LICENSE 11KB
setup.py 2KB
README.md 3KB
Makefile 487B
docs
jsd_cross_entropy.html 34KB
core.html 1KB
tanh.html 169KB
index.html 10KB
asymmetric_loss.html 567KB
RandAugment.html 466KB
feed.xml 1KB
sitemap.xml 472B
dataloader.html 227KB
model_architectures.html 1KB
training.html 35KB
images
augmix.png 179KB
StepLR.png 75KB
pretrained_weights.png 266KB
Tanh_LU.png 51KB
random_erase.png 1.09MB
SGDR_params.png 225KB
resnet34.png 42KB
Tanh.png 124KB
SGDR.png 91KB
stepLR.html 56KB
Gemfile 241B
sidebar.json 1KB
models.html 34KB
plateau.html 7KB
_data
topnav.yml 194B
sidebars
home_sidebar.yml 3KB
create_model.html 15KB
tutorial_unet.html 6KB
RandomErase.html 473KB
loss.jsd_cross_entropy.html 35KB
mixup_cutmix.html 635KB
training_modelEMA.html 13KB
tutorial_feature_extractor.html 42KB
schedulers.html 10KB
SGDR.html 138KB
training_scripts.html 11KB
Optimizers.html 330KB
Gemfile.lock 7KB
augmentation.html 635KB
.gitignore 7B
_config.yml 844B
AutoAugment.html 486KB
loss.cross_entropy.html 8KB
tutorial_splitbn.html 13KB
dataset.html 29KB
random_resized_crop.html 392KB
.gitconfig 492B
docker-compose.yml 946B
.gitignore 2KB
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