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
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品加工优化的深度学习模型
使用Python实现智能食品加工优化的深度学习模型
110 59
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品市场预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品市场预测的深度学习模型
45 5
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索深度学习中的Transformer模型
探索深度学习中的Transformer模型
17 1
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 开发者
探索深度学习中的优化器选择对模型性能的影响
在深度学习领域,优化器的选择对于模型训练的效果具有决定性作用。本文通过对比分析不同优化器的工作原理及其在实际应用中的表现,探讨了如何根据具体任务选择合适的优化器以提高模型性能。文章首先概述了几种常见的优化算法,包括梯度下降法、随机梯度下降法(SGD)、动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等;然后,通过实验验证了这些优化器在不同数据集上训练神经网络时的效率与准确性差异;最后,提出了一些基于经验的规则帮助开发者更好地做出选择。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
使用Python实现深度学习模型:智能食品配送优化
使用Python实现深度学习模型:智能食品配送优化
26 2
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
28 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
44 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据库
使用Python实现智能食品营养分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品营养分析的深度学习模型
41 6
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品储存管理的深度学习模型
使用Python实现智能食品储存管理的深度学习模型
33 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法
深度学习中的模型优化策略
【10月更文挑战第35天】在深度学习的海洋中,模型优化是那把能够引领我们抵达知识彼岸的桨。本文将从梯度下降法出发,逐步深入到动量、自适应学习率等高级技巧,最后通过一个实际代码案例,展示如何应用这些策略以提升模型性能。

热门文章

最新文章