pytorch 预训练层的使用方法

时间:2021-05-22

pytorch 预训练层的使用方法

将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面

加载预训练网络

1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC()

2.首先加载该网络,读取其存储的参数

3.设置一个参数集

cnnpre = AutoEncoder_FC()cnnpre.load_state_dict(torch.load('autoencoder_FC.pkl')['state_dict'])cnnpre_dict =cnnpre.state_dict()

加载新网络

1.设置新的网络

2.设置新网络参数集

cnn= AutoEncoder()cnn_dict = cnn.state_dict()

更新新网络参数

1.将两个参数集比对,存在的网络参数保留

2.使用保留下的参数更新新网络参数集

3.加载新网络参数集到新网络中

cnnpre_dict = {k: v for k, v in cnnpre_dict.items() if k in cnn_dict}cnn_dict.update(cnnpre_dict)cnn.load_state_dict(cnn_dict)

以上这篇pytorch 预训练层的使用方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章