Resnet10

🚀 JAX轉PyTorch的轉換模型（ResNet - 10）

本項目是在將HIL - SERL論文代碼（https://hil - serl.github.io/）移植到Lerobot（https://github.com/Lerobot/lerobot）的背景下完成的。Hugging Face上沒有ResNet - 10模型，而由於其體積小，該模型對於機器人任務而言可能非常有用。此模型是從JAX轉換為PyTorch的，並且保留了權重。

🚀 快速開始

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

✨ 主要特性

• 該模型是原始JAX實現的PyTorch版本，轉換過程中保留了原始模型的架構和權重，方便PyTorch用戶使用。
• 使用自動化的JAX到PyTorch轉換管道進行轉換，確保了權重保留、架構匹配和數值穩定性。

📚 詳細文檔

模型描述

[原始模型及其用途的簡要描述]

此模型是原始JAX實現的PyTorch移植版本。轉換過程在保留原始模型架構和權重的同時，使其可供PyTorch用戶使用。原始模型來自https://github.com/rail - berkeley/hil - serl/blob/7d17d13560d85abffbd45facec17c4f9189c29c0/serl_launcher/serl_launcher/utils/train_utils.py#L103。

模型詳情

轉換過程

該模型使用自動化的JAX到PyTorch轉換管道進行轉換，確保了：

• 權重保留
• 架構匹配
• 數值穩定性

代碼鏈接

https://github.com/helper2424/resnet10

💻 使用示例

基礎用法

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

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。

📚 引用信息

@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",
}