Pytorch 迁移 学习

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【同济子豪兄】两天搞定图像分类毕业设计 代码教程:https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset 前面的视频中,我们已构建了自己的30类图像分类数据集,用Pytorch迁移学习训练得到自己的图像分类模型。但原生Pytorch模型的推理预测速度慢,且无法完美兼容适配在各种终端硬件设备上。 上一讲视频,将Pytorch模型库预训练ImageNet模型,和自己训练得到的水果分类模型,转换为机器学习通用中间格式ONNX。 本讲视频,使用推理框架ONNX Runtime,在本地PC端部署ONNX模型,执行单张图像、视频文件、摄像头实时画面的推理预测。经实测,推理速度比原生Pytorch模型提升五倍以上。 【答疑交流、定制开发】 两天搞定图像分类毕业设计答疑交流微信群,公众号 人工智能小技巧 回复 图像分类 开发需求:手机APP、微信小程序、网页开发、服务器部署,公众号 人工智能小技巧 回复 定制开发 加东哥微信 OpenMMLab算法库,MMClassification(MMPretrain)、MMDeploy大佬交流,加喵喵微信 OpenMMLabwx(备注:来自子豪兄部署教程)

【视频配套籽料、学习路线、GitHub项目、实战案例集、电子书+问题解答请看 "置顶平论" 自取哦】 本套 PyTorch 从入门到实战课程，从基础框架讲起，系统覆盖 Tensor 操作、自动微分、神经网络核心模块，再到计算机视觉（图像分类、目标检测、分割）、GAN、NLP ...

近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。

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