时间:2021-05-22
之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把
最后一层的输出改一下,不需要加载前面层的权重,方法如下:
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)num_fc_ftr = model.fc.in_featuresmodel.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224)model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to(device)首先模型结构是必须要传入的,然后把最后一层的输出改为自己所需的数目
以上知识点很简单,大家可以测试下,感谢大家的阅读和对的支持。
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有一些非常流行的网络如resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有,包括网络结构和训练好的模型。pytorch自带模型网址:h
使用预训练模型的代码如下:#加载预训练模型resNet50=models.resnet50(pretrained=True)ResNet50=ResNet(Bo
利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种。假设构建一个网络模型如下:卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层
模型经过训练测试之后,我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论,那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。下面是以利用预训练的ResNet来展
这是最近碰到一个问题,先描述下问题:首先我有一个训练好的模型(例如vgg16),我要对这个模型进行一些改变,例如添加一层全连接层,用于种种原因,我只能用Tens