企业官网建设流程全解析

全球快速建站工具,网站建设可以入开发成本吗,最好免费观看高清播放,佛山市和城乡建设局网站首页ResNet18保姆级教程#xff1a;0配置云端GPU#xff0c;3步跑通第一个模型 引言#xff1a;为什么选择ResNet18作为你的第一个AI模型#xff1f; 当你第一次接触深度学习时#xff0c;可能会被各种复杂的模型名称吓到。ResNet18就像一个友好的入门导师——它…ResNet18保姆级教程0配置云端GPU3步跑通第一个模型引言为什么选择ResNet18作为你的第一个AI模型当你第一次接触深度学习时可能会被各种复杂的模型名称吓到。ResNet18就像一个友好的入门导师——它足够轻量级只有1800万参数但又能完成真实的图像分类任务。想象一下这就像学骑自行车时选择带辅助轮的车既安全又能真实体验骑行乐趣。传统方式运行ResNet18需要 1. 安装Python和PyTorch版本兼容性问题让人头疼 2. 配置CUDA和cuDNN显卡驱动版本不对就报错 3. 准备高性能显卡集成显卡根本跑不动而现在通过云端GPU和预置镜像你可以像点外卖一样简单 -免配置所有环境已经预装好 -即开即用3步就能看到实际效果 -低成本按小时计费一杯奶茶钱就能体验1. 环境准备5分钟搞定云端GPU1.1 选择预置镜像在CSDN星图镜像广场搜索PyTorch ResNet18选择包含以下配置的镜像 - PyTorch 1.12 - CUDA 11.6 - 预装ResNet18模型权重 提示这类镜像通常标注为PyTorch图像分类或深度学习入门详情页会明确说明包含ResNet18支持1.2 启动GPU实例创建实例时关键配置 - 显卡类型选择至少8GB显存的GPU如RTX 3060 - 存储空间建议30GB以上用于存放数据集 - 网络带宽选择按流量计费更划算# 实例启动后自动运行的初始化命令系统预置无需手动输入 pip install torchvision0.13.02. 模型运行3步核心操作2.1 加载预训练模型新建Python文件resnet_demo.py粘贴以下代码import torch import torchvision.models as models # 自动下载预训练权重约45MB model models.resnet18(pretrainedTrue) model.eval() # 设置为评估模式 print(模型加载完成)2.2 准备测试图片我们使用系统自带的示例图片无需额外下载from PIL import Image from torchvision import transforms # 图像预处理管道 preprocess transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( mean[0.485, 0.456, 0.406], std[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 使用内置的猫咪图片或上传你自己的图片 img_path /usr/local/test_images/cat.jpg input_image Image.open(img_path) input_tensor preprocess(input_image) input_batch input_tensor.unsqueeze(0) # 增加batch维度2.3 运行推理并查看结果# 将输入数据转移到GPU自动检测CUDA可用性 device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) model.to(device) input_batch input_batch.to(device) # 执行预测 with torch.no_grad(): output model(input_batch) # 读取类别标签 with open(/usr/local/test_data/imagenet_classes.txt) as f: classes [line.strip() for line in f.readlines()] # 获取预测结果 _, index torch.max(output, 1) percentage torch.nn.functional.softmax(output, dim1)[0] * 100 print(f预测结果{classes[index[0]]}置信度{percentage[index[0]].item():.1f}%)运行代码python resnet_demo.py3. 进阶技巧让你的模型更实用3.1 使用自定义图片只需修改img_path为你上传的图片路径 - 支持格式JPG/PNG - 建议尺寸大于224x224像素 - 示例路径/home/your_upload/my_dog.jpg3.2 查看TOP-5预测结果修改输出部分代码# 获取前5个预测结果 _, indices torch.topk(output, 5) print(\nTOP-5预测结果) for idx in indices[0]: print(f- {classes[idx]} ({percentage[idx].item():.1f}%))3.3 常见问题排查CUDA out of memory减小图片尺寸或选择更小模型如ResNet9预测不准检查图片是否包含明确主体纯风景图效果较差速度慢确认代码是否运行在GPU上打印device变量4. 效果展示实际运行案例测试图片办公室咖啡杯的输出示例预测结果coffee mug置信度97.3% TOP-5预测结果 - coffee mug (97.3%) - cup (2.1%) - espresso maker (0.4%) - water bottle (0.1%) - wine bottle (0.1%)总结零配置体验云端GPU环境免去了90%的安装配置烦恼3步核心流程加载模型→处理图片→获取结果代码总行数不到30真实可用直接使用ImageNet预训练权重准确率有保障灵活扩展通过修改图片路径就能测试自己的照片成本可控按小时计费的GPU首次体验成本不到5元现在就可以上传你的照片看看ResNet18会给出什么有趣的预测结果获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。