تنزيل pytorch_classification - تنزيل رمز المصدر pytorch

pytorch_classification

بايثون

1.0.0

تنزيل

مقدمة

وظيفة تصنيف صورة Pytorch استنادًا إلى Torchision المنفذة.

التحديثات الأخيرة

تم تحديثها 2022.11.05
- تم إضافة حل Tensorrt C ++ للاستدلال
تم تحديثه في 2022.10.29 ، إعادة تدوين الكود ، الوظائف الأساسية هي نفسها.
- دعم تدريب Pytorch DDP
- التفكير النموذج الذي يدعم C ++ libtorch
- دعم البرامج النصية التي تعمل بنقرة واحدة
- أضف وحدة السجل

إذا كنت معتادًا على الإصدار السابق ، فيرجى الاطلاع على رمز الإصدار V1: إصدار V1.

الوظائف الرئيسية:

باستخدام Pytorch لتحقيق تصنيف الصور ، استنادًا إلى Torchision ، يمكنه تمديد شبكات تصنيف الصور مثل Densynet و Resnext و Mobilenet و CistaftNet و Swin Transformer ، إلخ.

إذا كان مفيدًا ، مرحبًا بك في Star

تنفيذ الوظائف

الوظائف الأساسية تستخدم Pytorch لتحقيق تصنيف الصورة
يتضمن تعديل معدل تعلم جيب التمام مع الاحماء
تم تحسين معدل تعلم الخطوة من الاحماء
تنبؤات الانصهار متعددة الطراز
استخدم flask + redis لتنفيذ نموذج نشر API Cloud Model (TAG V1)
النموذج النموذجي لـ C ++ libtorch
زيادة للتنبؤ عند استخدام اختبار TTA (TAG V1)
إضافة تطبيق Pytorch للتسمية السلس (تجانس العلامة) (علامة V1)
أضف إلى استخراج الميزات باستخدام CNN وتصنيفها باستخدام SVM و RF و MLP و KNN وغيرها من المصنفات (TAG V1).
تصور طبقة الميزة

بيئة الجري

Python3.7
Pytorch 1.8.1
Torchvision 0.9.1
OpenCV (استخدام Inpetorch CPP Inference ، الإصدار 3.4.6) (اختياري)
Libtorch CPP الاستخدام المنطقي (اختياري)

ابدأ بسرعة

نموذج مجموعة البيانات

نموذج المؤسسة لمجموعة البيانات ، يرجى الرجوع إلى sample_files/imgs/listfile.txt

اختبار التدريب

قم بتعديل المعلمات في run.sh ، وقم Run.sh مباشرة.

المعلمات الرئيسية المعدلة:

 OUTPUT_PATH 模型保存和log文件的路径

TRAIN_LIST 训练数据集的list文件
VAL_LIST  测试集合的list文件
model_name 默认是resnet50
lr 学习率
epochs 训练总的epoch
batch-size  batch的大小
j dataloader的num_workers的大小
num_classes 类别数