Wide Residual Networks (MegEngine implementation)
论文介绍
论文题目:Wide Residual Networks
论文链接:https://arxiv.org/abs/1605.07146
对标实现 - official 复现链接:https://github.com/szagoruyko/wide-residual-networks
Install dependency.
pip install -r requirements.txt
Import from megengine.hub:
import megengine as mge
model = mge.hub.load("zhaoqyu/WRN-MegEngine", "wide_resnet50_2", git_host='github.com', use_cache=False, pretrained=True)
print(model)
Wide Residual Networks(WRN)模型的 MegEngine 版 inference 函数,提供了模型的 weight,以及可证明等价对象的脚本(compare.py)。
基于旷视天元 MegEngine 框架(限 v1.9.1 及以上版本);
推理中所有计算使用 megengine 完成,预处理和权重转换使用 numpy 和其他深度学习框架
在 megengine 缺少算子的情况下,使用 numpy 代替实现
requirements.txt声明了全部所需的 python 依赖项
compare.py 证明了与对标实现之间的等价性:
对于 10 个或以上合理的构造输入,megengine 实现 与 对标实现 在 inference 时的结果相对误差均在 1e-3 以内
python3 compare.py 输出两者的误差