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这是一个包含pytorch、图片分类和resnet18模型的zip文件。

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简介：
利用PyTorch进行图像分类，结合Python编程语言，可以实现ResNet18模型的图像分类任务。该深度学习方法能够直接运行，并且支持处理包含图片数据的场景。

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  • 基于PyTorch和ResNet18的长尾数据集分类实现（一）
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    该文档为一份特殊的SQL脚本文件，其中包含了可能具有敏感性质的关键字或数据处理逻辑。它提醒使用者需谨慎操作和严格遵守相关安全规定。 在大多数网站上，敏感词通常指的是含有政治倾向、暴力内容或不健康色彩的词汇以及不文明语言。有些网站会根据自身情况设定特定的敏感词。例如，在发帖时如果包含某些预设的词语，则帖子可能无法发布；或者这些词语会被自动替换为星号(*)，也就是所谓的被“和谐”掉了。需要注意的是，敏感词仅由小写字母组成，文本中的大写字符应视为小写处理，并且即使作为子串出现也需进行“和谐”，对于重叠的多个子串也要分别进行处理。
     
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  • resnet18-f37072fd模型参数文件
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    本文介绍了如何使用PyTorch加载和应用ResNet18及ResNet50的官方预训练模型，适用于图像分类任务。 PyTorch官网提供了两个预训练模型文件：resnet18的文件名为resnet18-5c106cde.pth，而resnet50的文件名为resnet50-19c8e357.pth。这两个文件通常会被打包在一起提供下载。