resnet分类模型无法指定分类数量
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
从 Models/official/vision/classification/resnet/model.py 开始，使用所示的 train/val 目录布局和 num_classes=2 设置复现训练。该 issue 不包含错误消息或失败的测试，因此首先记录训练失败；当 ResNet 模型能够在苹果/橙子两类数据集上成功训练时，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
使用 classification resnet进行分类苹果/橘子训练时，指定分类数量为2时，无法训练
Models/official/vision/classification/resnet/model.py
resnet50只支持1000分类数据集训练，我只创建2分类数据时，修改num_classes=2时，无法正常完成训练
任务描述
数据集格式是这样的：
/path/to/imagenet
train
apple
xxx.jpg
...
orangle
xxx.jpg
...
...
val
apple
xxx.jpg
...
orangle
xxx.jpg
...
目标
由于我时初学，在经过自己各种修改后，仍然无法解决，需要帮忙。谢谢
- 主要语言
- Python
- 星标
- 306
- 派生
- 96
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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