快捷方式

shufflenet_v2_x2_0

torchvision.models.quantization.shufflenet_v2_x2_0(*, weights: Optional[Union[ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights, ShuffleNet_V2_X2_0_Weights]] = None, progress: bool = True, quantize: bool = False, **kwargs: Any) QuantizableShuffleNetV2[source]

构造一个具有 2.0x 输出通道的 ShuffleNetV2,如 ShuffleNet V2:高效 CNN 架构设计的实用指南 中所述。

注意

请注意,quantize = True 返回具有 8 位权重的量化模型。量化模型仅支持推理并在 CPU 上运行。GPU 推理尚不支持。

参数:
  • weights (ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeightsShuffleNet_V2_X2_0_Weights,可选) – 模型的预训练权重。有关更多详细信息和可能的值,请参阅下面的 ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights。默认情况下,不使用任何预训练权重。

  • progress (bool, 可选) – 如果为 True,则在 stderr 上显示下载进度条。默认为 True。

  • quantize (bool, 可选) – 如果为 True,则返回模型的量化版本。默认为 False。

  • **kwargs – 传递给 torchvision.models.quantization.ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights 基类的参数。有关此类的更多详细信息,请参阅 源代码

class torchvision.models.quantization.ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights(value)[source]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。 ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights.DEFAULT 等效于 ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_FBGEMM_V1'

ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1:

这些权重是通过在下面列出的非量化权重之上进行训练后量化(渴望模式)生成的。也可以作为 ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights.DEFAULT 使用。

acc@1(在 ImageNet-1K 上)

75.354

acc@5(在 ImageNet-1K 上)

92.488

最小尺寸

高度 = 1,宽度 = 1

类别

tench、goldfish、great white shark、…(省略 997 个)

后端

fbgemm

食谱

链接

参数数量

7393996

非量化

ShuffleNet_V2_X2_0_Weights.IMAGENET1K_V1

GIPS

0.58

文件大小

7.5 MB

推理转换在 ShuffleNet_V2_X2_0_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1.transforms 中可用,并执行以下预处理操作:接受 PIL.Image、批处理 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像 torch.Tensor 对象。图像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 调整大小到 resize_size=[232],然后进行 crop_size=[224] 的中心裁剪。最后,这些值首先重新缩放到 [0.0, 1.0],然后使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406]std=[0.229, 0.224, 0.225] 进行归一化。

class torchvision.models.ShuffleNet_V2_X2_0_Weights(value)[source]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。 ShuffleNet_V2_X2_0_Weights.DEFAULT 等效于 ShuffleNet_V2_X2_0_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_V1'

ShuffleNet_V2_X2_0_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重是使用 TorchVision 的 新训练配方 从头开始训练的。也可以作为 ShuffleNet_V2_X2_0_Weights.DEFAULT 使用。

acc@1(在 ImageNet-1K 上)

76.23

acc@5(在 ImageNet-1K 上)

93.006

最小尺寸

高度 = 1,宽度 = 1

类别

tench、goldfish、great white shark、…(省略 997 个)

食谱

链接

参数数量

7393996

GFLOPS

0.58

文件大小

28.4 MB

推理转换可在 ShuffleNet_V2_X2_0_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中找到,并执行以下预处理操作:接受 PIL.Image、批处理 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像 torch.Tensor 对象。图像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 调整为 resize_size=[232],然后进行 crop_size=[224] 的中心裁剪。最后,值首先重新缩放到 [0.0, 1.0],然后使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406]std=[0.229, 0.224, 0.225] 进行归一化。

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