pytorch实现图像分类 pyhton怎么自学，效率才会高？自学了几天，感觉还是懵懵的？
pyhton怎么自学，效率才会高？自学了几天，感觉还是懵懵的？
学习是一个漫长的过程，遇到困难停不下来，语言执着，那个人的学习方法不一样，有的人喜欢看视频，有的人喜欢看书，B站，CSDN，智虎等等，有很多教学视频，可以参考学习，小编学习python，都是直接战斗的，做自己的项目，在项目中遇到问题，去百度，或者谷歌，把这些问题解决后，推荐自己的学习解决方案也录下来，发到网上，让自己也学习，为别人也铺路，相关的python，小编也写了很多文章供参考
我想模型的保存有一个洞。保存自定义类后，如果将其加载到新文件中，则需要重新定义该类。
1/2更新：由于onnx需要用源代码编译python，请重新安装。第一个问题是版本。如果cudnn/CUDA版本错误，则无法编译。关键是编译完成后，不能等待import torch验证安装是否成功，出现import error。更重要的是，官方的解释是，不要在pytorch的根目录下导入
将torch 7模型转换为torch模型和源代码。GitHub地址clarwin/convert torch to上面的代码将创建两个文件并
示例：
verify
表中的所有模型都可以转换，并且结果已经过验证。
网络下载地址：alexnetcnn benchmarks perception-v1cnn-benchmarks vgg-16cnn-benchmarks vgg-19cnn-benchmarks resnet-18cnn-benchmarks resnet-200cnn-benchmarks resnext-50（32x4d）resnext-101（32x4d）resnext-101（64x4d）resnextdensenet-264（k=32）densenetdensenet-264（k=48）densenet
pytorch实现图像分类 pytorch特征提取 pytorch源码不下来
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