Resnet10

🚀 JAXからPyTorchに変換されたモデル (ResNet-10)

このモデルは、HIL-SERL論文のコード（https://hil-serl.github.io/）をLerobot（https://github.com/Lerobot/lerobot）に移植するコンテキストで作成されました。Hugging FaceにはResNet-10モデルがなく、このモデルはサイズが小さいためロボット工学のタスクに非常に有用です。このモデルはJAXからPyTorchに変換され、重みは保持されています。

🚀 クイックスタート

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("helper2424/resnet10")

✨ 主な機能

• JAXからPyTorchへの変換により、PyTorchユーザーが利用可能になりました。
• 重みを保持し、元のモデルのアーキテクチャを維持しています。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("helper2424/resnet10")

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、元のJAX実装をPyTorchに移植したものです。変換により、元のモデルのアーキテクチャと重みが保持され、PyTorchユーザーが利用できるようになります。元のモデルはhttps://github.com/rail-berkeley/hil-serl/blob/7d17d13560d85abffbd45facec17c4f9189c29c0/serl_launcher/serl_launcher/utils/train_utils.py#L103にあります。

モデルの詳細

変換プロセス

このモデルは、自動化されたJAXからPyTorchへの変換パイプラインを使用して変換され、以下のことが保証されています。

• 重みの保持
• アーキテクチャの一致
• 数値的な安定性

コード

https://github.com/helper2424/resnet10

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

引用

@misc{resnet10,
   title = "Resnet10",
   author = "Eugene Mironov and Khalil Meftah and Adil Zouitine and Michel Aractingi and Ke Wang",
   month = jan,
   year = "2025",
   address = "Online",
   publisher = "Hugging Face",
   url = "https://huggingface.co/helper2424/resnet10",
}