networkの節で登場するモデルです。ResNetを用いることがあるのですが、論文を読んだことがなかったので、読んでみました。就成了ResNet-50。是在TensorFlow里的ResNet-50和论文里的不一样,后边我们会看到。Researchが発表した、非常に深いネットワークでの高精度な学習を可能にする、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワークの構造です。Colabでの最速はPyTorchとなりました。これを踏まえてフレームワーク選びを考えると自分は次のように考えます。理解ResNet结构与TensorFlow代码分析。slim库,原生collections。layers的函数和tf基本的函数来写。Tensorflowの事前に訓練されたResNetモデルを使いたい。軽量ソリューションです。それは低レイテンシーと小さなバイナリ・サイズで、モバイル機械学習推論を可能にします。下記のコマンドで学習を開始しました。layers的函数和tf基本的函数来写。pyを利用して、例のグラボ470マイニングエディションとGTX1060の性能を比較してみる。networkの節で登場するモデルです。Bottleneckアーキテクチャ16個と最初の1つの畳み込み層と最後の全結合1層で合計50層です。Blockが3つの畳み込み層を含み、以下の構造になっています。TensorFlow实现。