resnet110代码python
resnet代码我们首先定义了ResNet模型类和Bottleneck块类,并在ResNet中使用Bottleneck块构建了ResNet-110模型。然后,我们加载了CIFAR-10数据集,并进行了预处理。接下来,我们定义了模型参数、损失函数、优化器和评估指标,并定义了训练和测试过程。训练过程使用tf.GradientTape记录了前向计算过程,并使用apply_gradients方法更新模型参数。测试过程则用于评估模型的性能。最后,我们在多个epoch的训练中评估了模型的性能,并输出了训练和测试指标。需要注意的是,在实际使用过程中,我们需要根据自己的需求选择合适的超参数,并进行数据规范化、模型优化和评估等方面的工作。
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