1×3×224×224
1×1000
Input_0
float32[1,3,224,224]
Conv
Convolution2DFunction_0
float32[64,3,7,7]
W
〈64×3×7×7〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_0
float32[64]
scale
〈64〉
float32[64]
B
〈64〉
float32[64]
mean
〈64〉
float32[64]
var
〈64〉
Relu
ReLU_0
MaxPool
MaxPooling2D_0
Conv
Convolution2DFunction_1
float32[64,64,1,1]
W
〈64×64×1×1〉
Conv
Convolution2DFunction_2
float32[256,64,1,1]
W
〈256×64×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_1
float32[64]
scale
〈64〉
float32[64]
B
〈64〉
float32[64]
mean
〈64〉
float32[64]
var
〈64〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_2
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_1
Conv
Convolution2DFunction_3
float32[64,64,3,3]
W
〈64×64×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_3
float32[64]
scale
〈64〉
float32[64]
B
〈64〉
float32[64]
mean
〈64〉
float32[64]
var
〈64〉
Relu
ReLU_2
Conv
Convolution2DFunction_4
float32[256,64,1,1]
W
〈256×64×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_4
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Add
Add_0
Relu
ReLU_3
Conv
Convolution2DFunction_5
float32[64,256,1,1]
W
〈64×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_5
float32[64]
scale
〈64〉
float32[64]
B
〈64〉
float32[64]
mean
〈64〉
float32[64]
var
〈64〉
Relu
ReLU_4
Conv
Convolution2DFunction_6
float32[64,64,3,3]
W
〈64×64×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_6
float32[64]
scale
〈64〉
float32[64]
B
〈64〉
float32[64]
mean
〈64〉
float32[64]
var
〈64〉
Relu
ReLU_5
Conv
Convolution2DFunction_7
float32[256,64,1,1]
W
〈256×64×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_7
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Add
Add_1
Relu
ReLU_6
Conv
Convolution2DFunction_8
float32[64,256,1,1]
W
〈64×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_8
float32[64]
scale
〈64〉
float32[64]
B
〈64〉
float32[64]
mean
〈64〉
float32[64]
var
〈64〉
Relu
ReLU_7
Conv
Convolution2DFunction_9
float32[64,64,3,3]
W
〈64×64×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_9
float32[64]
scale
〈64〉
float32[64]
B
〈64〉
float32[64]
mean
〈64〉
float32[64]
var
〈64〉
Relu
ReLU_8
Conv
Convolution2DFunction_10
float32[256,64,1,1]
W
〈256×64×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_10
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Add
Add_2
Relu
ReLU_9
Conv
Convolution2DFunction_11
float32[128,256,1,1]
W
〈128×256×1×1〉
Conv
Convolution2DFunction_12
float32[512,256,1,1]
W
〈512×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_11
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_12
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Relu
ReLU_10
Conv
Convolution2DFunction_13
float32[128,128,3,3]
W
〈128×128×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_13
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
Relu
ReLU_11
Conv
Convolution2DFunction_14
float32[512,128,1,1]
W
〈512×128×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_14
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Add
Add_3
Relu
ReLU_12
Conv
Convolution2DFunction_15
float32[128,512,1,1]
W
〈128×512×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_15
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
Relu
ReLU_13
Conv
Convolution2DFunction_16
float32[128,128,3,3]
W
〈128×128×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_16
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
Relu
ReLU_14
Conv
Convolution2DFunction_17
float32[512,128,1,1]
W
〈512×128×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_17
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Add
Add_4
Relu
ReLU_15
Conv
Convolution2DFunction_18
float32[128,512,1,1]
W
〈128×512×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_18
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
Relu
ReLU_16
Conv
Convolution2DFunction_19
float32[128,128,3,3]
W
〈128×128×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_19
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
Relu
ReLU_17
Conv
Convolution2DFunction_20
float32[512,128,1,1]
W
〈512×128×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_20
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Add
Add_5
Relu
ReLU_18
Conv
Convolution2DFunction_21
float32[128,512,1,1]
W
〈128×512×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_21
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
Relu
ReLU_19
Conv
Convolution2DFunction_22
float32[128,128,3,3]
W
〈128×128×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_22
float32[128]
scale
〈128〉
float32[128]
B
〈128〉
float32[128]
mean
〈128〉
float32[128]
var
〈128〉
Relu
ReLU_20
Conv
Convolution2DFunction_23
float32[512,128,1,1]
W
〈512×128×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_23
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Add
Add_6
Relu
ReLU_21
Conv
Convolution2DFunction_24
float32[256,512,1,1]
W
〈256×512×1×1〉
Conv
Convolution2DFunction_25
float32[1024,512,1,1]
W
〈1024×512×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_24
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_25
float32[1024]
scale
〈1024〉
float32[1024]
B
〈1024〉
float32[1024]
mean
〈1024〉
float32[1024]
var
〈1024〉
Relu
ReLU_22
Conv
Convolution2DFunction_26
float32[256,256,3,3]
W
〈256×256×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_26
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_23
Conv
Convolution2DFunction_27
float32[1024,256,1,1]
W
〈1024×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_27
float32[1024]
scale
〈1024〉
float32[1024]
B
〈1024〉
float32[1024]
mean
〈1024〉
float32[1024]
var
〈1024〉
Add
Add_7
Relu
ReLU_24
Conv
Convolution2DFunction_28
float32[256,1024,1,1]
W
〈256×1024×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_28
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_25
Conv
Convolution2DFunction_29
float32[256,256,3,3]
W
〈256×256×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_29
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_26
Conv
Convolution2DFunction_30
float32[1024,256,1,1]
W
〈1024×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_30
float32[1024]
scale
〈1024〉
float32[1024]
B
〈1024〉
float32[1024]
mean
〈1024〉
float32[1024]
var
〈1024〉
Add
Add_8
Relu
ReLU_27
Conv
Convolution2DFunction_31
float32[256,1024,1,1]
W
〈256×1024×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_31
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_28
Conv
Convolution2DFunction_32
float32[256,256,3,3]
W
〈256×256×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_32
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_29
Conv
Convolution2DFunction_33
float32[1024,256,1,1]
W
〈1024×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_33
float32[1024]
scale
〈1024〉
float32[1024]
B
〈1024〉
float32[1024]
mean
〈1024〉
float32[1024]
var
〈1024〉
Add
Add_9
Relu
ReLU_30
Conv
Convolution2DFunction_34
float32[256,1024,1,1]
W
〈256×1024×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_34
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_31
Conv
Convolution2DFunction_35
float32[256,256,3,3]
W
〈256×256×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_35
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_32
Conv
Convolution2DFunction_36
float32[1024,256,1,1]
W
〈1024×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_36
float32[1024]
scale
〈1024〉
float32[1024]
B
〈1024〉
float32[1024]
mean
〈1024〉
float32[1024]
var
〈1024〉
Add
Add_10
Relu
ReLU_33
Conv
Convolution2DFunction_37
float32[256,1024,1,1]
W
〈256×1024×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_37
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_34
Conv
Convolution2DFunction_38
float32[256,256,3,3]
W
〈256×256×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_38
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_35
Conv
Convolution2DFunction_39
float32[1024,256,1,1]
W
〈1024×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_39
float32[1024]
scale
〈1024〉
float32[1024]
B
〈1024〉
float32[1024]
mean
〈1024〉
float32[1024]
var
〈1024〉
Add
Add_11
Relu
ReLU_36
Conv
Convolution2DFunction_40
float32[256,1024,1,1]
W
〈256×1024×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_40
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_37
Conv
Convolution2DFunction_41
float32[256,256,3,3]
W
〈256×256×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_41
float32[256]
scale
〈256〉
float32[256]
B
〈256〉
float32[256]
mean
〈256〉
float32[256]
var
〈256〉
Relu
ReLU_38
Conv
Convolution2DFunction_42
float32[1024,256,1,1]
W
〈1024×256×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_42
float32[1024]
scale
〈1024〉
float32[1024]
B
〈1024〉
float32[1024]
mean
〈1024〉
float32[1024]
var
〈1024〉
Add
Add_12
Relu
ReLU_39
Conv
Convolution2DFunction_43
float32[512,1024,1,1]
W
〈512×1024×1×1〉
Conv
Convolution2DFunction_44
float32[2048,1024,1,1]
W
〈2048×1024×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_43
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_44
float32[2048]
scale
〈2048〉
float32[2048]
B
〈2048〉
float32[2048]
mean
〈2048〉
float32[2048]
var
〈2048〉
Relu
ReLU_40
Conv
Convolution2DFunction_45
float32[512,512,3,3]
W
〈512×512×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_45
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Relu
ReLU_41
Conv
Convolution2DFunction_46
float32[2048,512,1,1]
W
〈2048×512×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_46
float32[2048]
scale
〈2048〉
float32[2048]
B
〈2048〉
float32[2048]
mean
〈2048〉
float32[2048]
var
〈2048〉
Add
Add_13
Relu
ReLU_42
Conv
Convolution2DFunction_47
float32[512,2048,1,1]
W
〈512×2048×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_47
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Relu
ReLU_43
Conv
Convolution2DFunction_48
float32[512,512,3,3]
W
〈512×512×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_48
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Relu
ReLU_44
Conv
Convolution2DFunction_49
float32[2048,512,1,1]
W
〈2048×512×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_49
float32[2048]
scale
〈2048〉
float32[2048]
B
〈2048〉
float32[2048]
mean
〈2048〉
float32[2048]
var
〈2048〉
Add
Add_14
Relu
ReLU_45
Conv
Convolution2DFunction_50
float32[512,2048,1,1]
W
〈512×2048×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_50
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Relu
ReLU_46
Conv
Convolution2DFunction_51
float32[512,512,3,3]
W
〈512×512×3×3〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_51
float32[512]
scale
〈512〉
float32[512]
B
〈512〉
float32[512]
mean
〈512〉
float32[512]
var
〈512〉
Relu
ReLU_47
Conv
Convolution2DFunction_52
float32[2048,512,1,1]
W
〈2048×512×1×1〉
BatchNormalization
FixedBatchNormalization_52
float32[2048]
scale
〈2048〉
float32[2048]
B
〈2048〉
float32[2048]
mean
〈2048〉
float32[2048]
var
〈2048〉
Add
Add_15
Relu
ReLU_48
ReduceSum
Sum_0
Mul
MulConstant_0
float32
B
= 0.02040816…
Gemm
LinearFunction_0
float32[1000,2048]
B
〈1000×2048〉
float32[1000]
C
〈1000〉
Softmax
Softmax_0
Softmax_0
float32[1,1000]
×
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Lutz Roeder
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