题目要求了95%的准确率，实测过程中训练损失可能会有些不稳定。总的来说，Torch代码的书写较keras还是繁琐了一些，后续还可以试试用keras重新回顾一下这段代码。自上一题文本分类，这道基于预训练模型的图像分类更贴合我的科研任务。因此这道题我采用Pytorch框架进行代码编写。这道题我就采用Torch进行编写。

以VOC数据集为例制作语义分割数据集使用

数据预处理

本文仅对如何简单的进行转换以及量化给出简要的流程示例，代码在人工智能赛中都可以AC。模型的转换部署中有很多的学问，期待后续能深入学习其中的知识。其次是模型的量化，将tensorflow模型量化为tflite格式。本篇对简单的进行ONNX模型转换以及TFLite模型量化做出总结。

题目只要求完善函数即可，老样子，对给出的示例处理代码进行学习。处理后的结果如下所示。

题目只要求完善函数即可，老样子，对给出的示例处理代码进行学习。处理后的结果如下所示。

本文仅对如何简单的进行转换以及量化给出简要的流程示例，代码在人工智能赛中都可以AC。模型的转换部署中有很多的学问，期待后续能深入学习其中的知识。其次是模型的量化，将tensorflow模型量化为tflite格式。本篇对简单的进行ONNX模型转换以及TFLite模型量化做出总结。