复制 该存储库用于共享预训练的模型并从给定的文本生成图像。 所有模型均由 + 进行训练，并具有不同的训练代码和BPE模型。 如果您想训练DALLE，请转到并支持他们重现更好的DALLE模型 :airplane: 笔记本包括 文字到图像的生成 预先训练的CLIP重新排名 根据给定的裁剪图像生成其余图像 用法 安装要求 $ pip install -r requirements 安装DeepSpeed 请按照的说明安装DeepSpeed 楷模 在下面下载模型并将其保存在预先训练的文件夹中 查看型号细节 数据集 下载 密码 细节 古巴200 v9ge 古巴200 47w1

GhostNet的PyTorch实施 如GhostNet中所述重现GhostNet架构的由Kai Han，Yunhe Wang，祁天，郭建元，徐纯景，关于框架的ILSVRC2012基准。 预训练模型 建筑学 ＃ 参数 MFLOPs 前1名/前5名准确性（％） 5.181百万 140.77 73.636 / 91.228 from ghostnet import ghostnet net = ghostnet () net . load_state_dict ( torch . load ( 'pretrained/ghostnet_1x-9c40f966.pth' )) 培训策略 8个GPU上的批处理大小为1024 初学率0.4 重量衰减0.00004 辍学率0.2 BN重量无衰减 我们将上述设置保持不变，并使用以下不同的训练技术进行实验，以进行消融和繁殖。 在预热阶段，学

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