量化版 ShuffleNet V2

量化版 ShuffleNet V2 模型基於 ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 論文。

模型構建器

可以使用以下模型構建器來例項化量化版 ShuffleNetV2 模型，可選擇是否包含預訓練權重。所有模型構建器內部都依賴於 torchvision.models.quantization.shufflenetv2.QuantizableShuffleNetV2 基類。有關此類更詳細的資訊，請參閱 原始碼。

shufflenet_v2_x0_5(*[, weights, progress, ...])	根據 ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 中的描述，構建一個輸出通道數為 0.5x 的 ShuffleNetV2。
shufflenet_v2_x1_0(*[, weights, progress, ...])	根據 ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 中的描述，構建一個輸出通道數為 1.0x 的 ShuffleNetV2。
shufflenet_v2_x1_5(*[, weights, progress, ...])	根據 ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 中的描述，構建一個輸出通道數為 1.5x 的 ShuffleNetV2。
shufflenet_v2_x2_0(*[, weights, progress, ...])	根據 ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 中的描述，構建一個輸出通道數為 2.0x 的 ShuffleNetV2。