EfficientNet，pytorch源码和B0-B7八个预训练权重.

EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_pretrained ( 'efficientnet-b0' ) 更新 更新（2020年8月25日） 此更新添加： 一个新的include_top （默认： True ）选项（ ） 使用连续测试 代码质量改进和修复（ ） 更新（2020年5月14日） 此更新添加了全面的注释和文档（感谢@workingcoder）。 更新（2020年1月23日） 此更新基于对抗训练添加了新类别的预训练模型，称为advprop 。 重要的是要注意，

高效网式火炬 在EfficientNet上训练自己的数据集的演示 感谢> ，我只是简单地演示如何基于EfficientNet-Pytorch训练自己的数据集。 步骤1：准备自己的分类数据集 然后，数据目录应如下所示： -dataset\ -model\ -train\ -1\ -2\ ... -test\ -1\ -2\ ... 步骤2：训练和测试 （1）您可以通过修改line 169来选择是否自动下载预训练模型。 可以在> 上获得预训练的模型。 您可以在eff_weights文件夹下下载它们。 （2）更改一些设置以匹配您的数据集。 即line13-22 run efficientnet_sample.py to start train and test

PyTorch版EfficientNet实现

EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_pretrained ( 'efficientnet-b0' ) 更新 更新（2021年4月2日） 已发布！ 当您阅读本文时，我正在努力实现它：) 关于EfficientNetV2： EfficientNetV2是卷积网络的新家族，与以前的模型相比，它具有更快的训练速度和更好的参数效率。 为了开发该系列模型，我们将训练感知的神经体系结构搜索和缩放结合使用，以共同优化训练速度和参数效率。 从富含新操作（例如Fused-MBConv）的搜索空

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