pytorch 修改预训练model
Posted ylhe
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pytorch 修改预训练model相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉model的后两层 self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3) self.pool_layer = nn.MaxPool2d(32) self.Linear_layer = nn.Linear(2048, 8) def forward(self, x): x = self.resnet_layer(x) x = self.transion_layer(x) x = self.pool_layer(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.Linear_layer(x) return x resnet = models.resnet50(pretrained=True) model = Net(resnet)
以上是关于pytorch 修改预训练model的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 torchvision.models.resnet34 中训练 resnet 预训练模型时,Pytorch 如何在 ImageNet 中处理图像?