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たとえば、squeezenet を使用してトレーニングを実行することはできますが、これは初めてなので、正常にインスタンス化するために他のアーキテクチャ (darknet、xception、xresnet など) が必要かどうかを理解できません。

私のノートブックで私が試した：

arch = models.Darknet(num_classes = 2, num_blocks = 4) // whats numblocks
learn2 = cnn_learner(data = data, base_arch = arch , metrics=[accuracy, error_rate], pretrained = True)

エラーが発生します：

----> 1 arch = models.Darknet(num_classes = 2,num_blocks = 4)
      2 learn2 = cnn_learner(data = data, base_arch = arch , metrics=[accuracy, error_rate], pretrained = True)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/fastai/vision/models/darknet.py in __init__(self, num_blocks, num_classes, nf)
     31         super().__init__()
     32         layers = [conv_bn_lrelu(3, nf, ks=3, stride=1)]
---> 33         for i,nb in enumerate(num_blocks):
     34             layers += self.make_group_layer(nf, nb, stride=2-(i==1))
     35             nf *= 2

TypeError: 'int' object is not iterable```
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ドキュメントから

num_blocks で指定されたサイズのブロックでダークネットを作成し、num_classes で終わり、nf 個の初期機能を使用します。Darknet53 は num_blocks = [1,2,8,8,4] を使用します。

ダークネットの詳細はこちら

于 2019-05-26T22:52:24.487 に答える