resnext101_64x4d¶
- torchvision.models.resnext101_64x4d(*, weights: Optional[ResNeXt101_64X4D_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) ResNet [源代码]¶
来自 深度神经网络的聚合残差变换 的 ResNeXt-101 64x4d 模型。
- 参数:
weights (
ResNeXt101_64X4D_Weights
, 可选) – 要使用的预训练权重。有关更多详细信息和可能的值,请参阅下面的ResNeXt101_64X4D_Weights
。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。
**kwargs – 传递给
torchvision.models.resnet.ResNet
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.ResNeXt101_64X4D_Weights(value)[源代码]¶
上面的模型构建器接受以下值作为
weights
参数。ResNeXt101_64X4D_Weights.DEFAULT
等效于ResNeXt101_64X4D_Weights.IMAGENET1K_V1
。您也可以使用字符串,例如weights='DEFAULT'
或weights='IMAGENET1K_V1'
。ResNeXt101_64X4D_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
ResNeXt101_64X4D_Weights.DEFAULT
使用。acc@1 (在 ImageNet-1K 上)
83.246
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)
96.454
min_size
height=1, width=1
类别
tench, goldfish, great white shark, … (省略 997 个)
num_params
83455272
配方
GFLOPS
15.46
文件大小
319.3 MB
推理变换可在
ResNeXt101_64X4D_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms
处获得,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
调整到resize_size=[232]
,然后中央裁剪到crop_size=[224]
。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]
和std=[0.229, 0.224, 0.225]
进行归一化。