Pratique sur cifar100 (ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext, ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Réseau d'attention résiduel, SENet, WideResNet).
Entraînez divers modèles d'apprentissage profond sur le jeu de données CIFAR-100 en utilisant PyTorch.
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pytorch-cifar100 compte 4.8k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.2k fois. pytorch-cifar100 est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2017. Ses principaux thèmes sont : cifar100, deep-learning, densenet, googlenet.
Pratique sur cifar100 (ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext, ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Réseau d'attention résiduel, SENet, WideResNet).
pytorch-cifar100 est un projet open source.
Oui. pytorch-cifar100 est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
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