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ws2021:zusaetzliche_klasse_resnet
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ws2021:zusaetzliche_klasse_resnet [2021/04/05 21:19] elena_kirschner |
ws2021:zusaetzliche_klasse_resnet [2021/04/06 16:40] (aktuell) annika_cibis |
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|---|---|---|---|
| Zeile 25: | Zeile 25: | ||
| self.lin3 = nn.Linear(40, 10) | self.lin3 = nn.Linear(40, 10) | ||
| self.lin4 = nn.Linear(10, 2) | self.lin4 = nn.Linear(10, 2) | ||
| - | |||
| def forward(self, x): | def forward(self, x): | ||
| Zeile 66: | Zeile 65: | ||
| | | ||
| return nn.Sequential(*layers) | return nn.Sequential(*layers) | ||
| + | |||
| + | | ||
| def ResNet50(img_channels=12): | def ResNet50(img_channels=12): | ||
| - | return ResNet(block, [3, 8, 6, 3], img_channels) | + | return ResNet(block, [3, 4, 6, 3], img_channels) |
| def test(): | def test(): | ||
| net = ResNet50() | net = ResNet50() | ||
| x = torch.randn(30, 12, 1000) | x = torch.randn(30, 12, 1000) | ||
| - | y = net(x) #.to('cuda') | + | y = net(x) |
| return y | return y | ||
| + | |||
| + | net = ResNet50() | ||
| + | learning_rate = 0.15 | ||
| + | batch_size = 50 | ||
| + | optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate) | ||
| + | |||
| </code> | </code> | ||
ws2021/zusaetzliche_klasse_resnet.1617650382.txt.gz · Zuletzt geändert: 2021/04/05 21:19 von elena_kirschner
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