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# ResNet

ImageNet-पूर्व-प्रशिक्षित ResNet छवि वर्गीकरण को चलाएँ के माध्यम से [सर्वरलेस होस्टेड API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api), या self-host करने के लिए उपयोग करें [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## डिफ़ॉल्ट उपनाम

इनमें से किसी भी उपनाम को `model_id` का उपयोग करते समय [inference-sdk](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api#python-sdk):

* `resnet18`
* `resnet34`
* `resnet50`
* `resnet101`

## सटीकता और अनुमान गति

लेटेंसी मापी जाती है [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 1x NVIDIA L4 पर, बैच आकार 1, 1,000 अनुमानों का औसत (100 वार्मअप) के साथ। ये उपनाम ONNX पर चलते हैं (कोई पूर्व-निर्मित TensorRT इंजन नहीं)। बैचिंग से मदद नहीं मिलती: ये चेकपॉइंट्स 1 के एक निश्चित बैच आयाम को निर्यात करते हैं।

सटीकता मानक torchvision वज़नों के लिए प्रकाशित ImageNet-1k विनिर्देश है ([स्रोत](https://pytorch.org/vision/stable/models.html)).

<table data-search="false"><thead><tr><th>उपनाम</th><th>शीर्ष-1</th><th>शीर्ष-5</th><th>Latency (ms)</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>resnet18</code></td><td>69.8</td><td>89.1</td><td>1.4</td></tr><tr><td><code>resnet34</code></td><td>73.3</td><td>91.4</td><td>2.2</td></tr><tr><td><code>resnet50</code></td><td>76.1</td><td>92.9</td><td>2.4</td></tr><tr><td><code>resnet101</code></td><td>77.4</td><td>93.5</td><td>3.7</td></tr></tbody></table>

## कोड नमूना

{% stepper %}
{% step %}

### अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ खोजें [Roboflow API सेटिंग्स पेज](https://app.roboflow.com/settings/api) और इसे अपने shell के लिए उपलब्ध कराएँ:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

### निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

यह पैकेज मॉडल को कॉल करता है:

```bash
pip install -U inference-sdk supervision
```

{% endstep %}

{% step %}

### मॉडल चलाएँ

नीचे दिया गया नमूना चलाता है `resnet50` एक दूरस्थ छवि के विरुद्ध।

```python
import os
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
results = client.infer(image, model_id="resnet50")
print(results)
```

<figure><img src="/files/ab47fbf4db75e7a532e9fd186150844ab6f4cc65" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
सेट करें `api_url` को अपने deployment target से मिलाने के लिए:

* `https://serverless.roboflow.com` सर्वरलेस होस्टेड API के लिए।
* `http://localhost:9001` एक स्थानीय [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) server के लिए।
* आपका [समर्पित परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) एक निजी endpoint के लिए URL।
  {% endhint %}