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这是一个完整的例子。使用预训练的resnet50模型，经过tvm优化调整，target=llvm，在cpu上进行推理。最后打印结果是1这个索引代表goldfish importonnxfromtvm.contrib.downloadimportdownload_testdatafromPILimportImageimportnumpyasnpimporttvm.relayasrel

目录环境配置数据集加载数据集可视化BuildingBlockBottleneck构建ResNet50网络模型训练与评估可视化模型预测环境配置        首先指出实验环境预装的mindspore版本以及更换版本的方法。然后，它卸载了已安装的mindspore并重新安装指定的2.3.0rc1版

简介：  利用gradio设计一个web运用，实现图片主体物的识别。  1）用户可以通过网页提交一张图片。  2）web应用将输出这张图片中主体物的名称（中英文都可以）。  3）可以使用预训练的模型。利用预训练实现对物体识别准备工作在开始之前，请确保你的环境中已安装了以下依赖

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ResNet（Residualnet）是残差网络的通用概念，而ResNet50是一个具体的网络结构，其由50个卷积层组成。ResNet50是指包含了50个卷积层（包括卷积层、池化层、全连接层等）的ResNet网络。ResNet50是基于ImageNet数据集上的训练所提出的一个具体网络结构。ResNet核心：在最终输出中，除了

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