ResNet相关知识
1、Softmax(dim=1)的含义
num_classes = 2 #几分类问题就写几 resnet50 = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2) fc_inputs = resnet50.fc.in_features resnet50.fc = nn.Sequential( nn.Linear(fc_inputs, num_classes), #输出变更为自己的类别数 nn.Softmax(dim=1)) #将结果变更为每一类的概率,合计为1
dim=1,是操作第2维的数据。参考 Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解?_nn.softmax(dim=-1)-CSDN博客
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 物流快递公司核心技术能力-地址解析分单基础技术分享
· .NET 10首个预览版发布:重大改进与新特性概览!
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 单线程的Redis速度为什么快?