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ws2021:zusaetzliche_klasse_resnet
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ws2021:zusaetzliche_klasse_resnet [2021/04/05 21:21] elena_kirschner |
ws2021:zusaetzliche_klasse_resnet [2021/04/06 16:40] (aktuell) annika_cibis |
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| Zeile 65: | Zeile 65: | ||
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| return nn.Sequential(*layers) | return nn.Sequential(*layers) | ||
| - | |||
| - | def ResNet50(img_channels=12): | ||
| - | return ResNet(block, [3, 8, 6, 3], img_channels) | ||
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| - | def test(): | ||
| - | net = ResNet50() | ||
| - | x = torch.randn(30, 12, 1000) | ||
| - | y = net(x) #.to('cuda') | ||
| - | return y | ||
| | | ||
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| Zeile 82: | Zeile 73: | ||
| 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() | net = ResNet50() | ||
| - | #net = net.cuda() | ||
| learning_rate = 0.15 | learning_rate = 0.15 | ||
| batch_size = 50 | batch_size = 50 | ||
| optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate) | optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate) | ||
| - | |||
| - | vis_ev = [] | ||
| - | vis_loss = [] | ||
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ws2021/zusaetzliche_klasse_resnet.1617650460.txt.gz · Zuletzt geändert: 2021/04/05 21:21 von elena_kirschner
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