深度学习预训练模型下载

简介: 深度学习预训练模型下载
    'alexnet': 'https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth',
    'densenet121': 'http://data.lip6.fr/cadene/pretrainedmodels/densenet121-fbdb23505.pth',
    'densenet169': 'http://data.lip6.fr/cadene/pretrainedmodels/densenet169-f470b90a4.pth',
    'densenet201': 'http://data.lip6.fr/cadene/pretrainedmodels/densenet201-5750cbb1e.pth',
    'densenet161': 'http://data.lip6.fr/cadene/pretrainedmodels/densenet161-347e6b360.pth',
    'inceptionv3': 'https://download.pytorch.org/models/inception_v3_google-1a9a5a14.pth',
    'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
    'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth',
    'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
    'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth',
    'resnet152': 'https://download.pytorch.org/models/resnet152-b121ed2d.pth',
    'squeezenet1_0': 'https://download.pytorch.org/models/squeezenet1_0-a815701f.pth',
    'squeezenet1_1': 'https://download.pytorch.org/models/squeezenet1_1-f364aa15.pth',
    'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth',
    'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth',
    'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth',
    'vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth',
    'vgg11_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11_bn-6002323d.pth',
    'vgg13_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13_bn-abd245e5.pth',
    'vgg16_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth',
    'vgg19_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19_bn-c79401a0.pth',
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 定位技术
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现裂缝的检测识别(C#代码UI界面版)
本项目基于YOLOv8模型与C#界面,结合Baumer工业相机,实现裂缝的高效检测识别。支持图像、视频及摄像头输入,具备高精度与实时性,适用于桥梁、路面、隧道等多种工业场景。
488 27
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
深度学习模型结构复杂、参数众多,如何更直观地深入理解你的模型?
深度学习模型虽应用广泛,但其“黑箱”特性导致可解释性不足,尤其在金融、医疗等敏感领域,模型决策逻辑的透明性至关重要。本文聚焦深度学习可解释性中的可视化分析,介绍模型结构、特征、参数及输入激活的可视化方法,帮助理解模型行为、提升透明度,并推动其在关键领域的安全应用。
344 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 PyTorch
Neural ODE原理与PyTorch实现:深度学习模型的自适应深度调节
Neural ODE将神经网络与微分方程结合,用连续思维建模数据演化,突破传统离散层的限制,实现自适应深度与高效连续学习。
129 3
Neural ODE原理与PyTorch实现:深度学习模型的自适应深度调节
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略
🌟 蒋星熠Jaxonic,AI探索者。深耕深度学习,从神经网络到Transformer,用代码践行智能革命。分享实战经验,助你构建CV、NLP模型,共赴二进制星辰大海。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
AI 基础知识从 0.2 到 0.3——构建你的第一个深度学习模型
本文以 MNIST 手写数字识别为切入点,介绍了深度学习的基本原理与实现流程,帮助读者建立起对神经网络建模过程的系统性理解。
560 15
AI 基础知识从 0.2 到 0.3——构建你的第一个深度学习模型
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 传感器
【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现)
【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现)
181 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型?
本系列文章从机器学习基础出发,逐步深入至深度学习与Transformer模型,探讨AI关键技术原理及应用。内容涵盖模型架构解析、典型模型对比、预训练与微调策略,并结合Hugging Face平台进行实战演示,适合初学者与开发者系统学习AI核心知识。
423 15
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习模型、算法与应用的全方位解析
深度学习,作为人工智能(AI)的一个重要分支,已经在多个领域产生了革命性的影响。从图像识别到自然语言处理,从语音识别到自动驾驶,深度学习无处不在。本篇博客将深入探讨深度学习的模型、算法及其在各个领域的应用。
812 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 PyTorch
PyTorch + MLFlow 实战:从零构建可追踪的深度学习模型训练系统
本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例,详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成,实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件,展示指标和工件的记录方法,并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。
242 2
PyTorch + MLFlow 实战:从零构建可追踪的深度学习模型训练系统
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
深度学习实践技巧:提升模型性能的详尽指南
深度学习模型在图像分类、自然语言处理、时间序列分析等多个领域都表现出了卓越的性能,但在实际应用中,为了使模型达到最佳效果,常规的标准流程往往不足。本文提供了多种深度学习实践技巧,包括数据预处理、模型设计优化、训练策略和评价与调参等方面的详细操作和代码示例,希望能够为应用实战提供有效的指导和支持。

热门文章

最新文章