ShuffleNet v2 前言知识

1. Python setattr() 函数 | 菜鸟教程

在代码中：

setattr(self, name, nn.Sequential(*seq))

语法： setattr(object, name, value)

代码中，name 分别为 stage2，stage3，stage4

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 1. 模型描述 

以往的神经网络架构设计主要以计算复杂度为间接指标，即 FLOPs。然而，直接的度量指标，例如速度，还取决于其他因素，例如内存访问成本和平台特性。在一系列对照实验的基础上，本文得出了一些有效网络设计的实用指南。因此，提出了一种新的架构，称为 ShuffleNet V2。综合消融实验表明，我们的模型在速度和精度权衡方面是state of-the-art 。

ShuffleNet V2 来自于：2018年

• ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

Model structure	Top-1 error	Top-5 error
shufflenet_v2	30.64	11.68

Model structure	模型大小
shufflenet_v2_x0_5 onnx	5.6 MB
shufflenet_v2_x1_0 onnx	9.2 MB

2.  onxx 导出

参考：轻量化模型之mobilenet v3_星魂非梦的博客-CSDN博客

知识点1：pytorch  chunk 

x1, x2 = x.chunk(2, dim=1)

表示将x，在维度1处，分为两块 。

torch.chunk — PyTorch 1.11.0 documentation

知识点2：pytorch contiguous

Pytorch中contiguous()函数理解_清晨的光明的博客-CSDN博客_contiguous pytorch

torch.Tensor.contiguous — PyTorch 1.11.0 documentation

 知识点3：

x = x.mean([2, 3])  # globalpool

因此该代码可修改为：

        # Cannot use "squeeze" as batch-size can be 1 => must use reshape with x.shape[0]
        x = nn.functional.adaptive_avg_pool2d(x, 1).reshape(x.shape[0], -1)

https://github.com/pytorch/vision/pull/1838

https://github.com/pytorch/vision/commit/1e27b533490d5b375c4656d2dd67961baaa1dced

pretrained shufflenetv2_x1.5 is not supported as of now 

pretrained shufflenetv2_x2.0 is not supported as of now

torchvision 1.5 2.0 没提供预训练模型。

0.5x、1.0x、1.5x 和 2.0x 不同点只在于输出通道的个数。

3.  核心组件

个人导出的资源： 

轻量化模型之ShuffleNetv2onnx文件-深度学习文档类资源-CSDN下载