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pytorch 更改預(yù)訓(xùn)練模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法

 更新時(shí)間：2019年08月19日 14:56:03   作者：wayne980  
今天小編就為大家分享一篇pytorch 更改預(yù)訓(xùn)練模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一個(gè)繼承nn.module的model它包含一個(gè)叫做children()的函數(shù)，這個(gè)函數(shù)可以用來提取出model每一層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行修改即可，修改方法如下(去除后兩層)：

resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])

那么，接下來就可以構(gòu)建我們的網(wǎng)絡(luò)了：

class Net(nn.Module):
  def __init__(self , model):
    super(Net, self).__init__()
    #取掉model的后兩層
    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

最后，構(gòu)建一個(gè)對(duì)象，并加載resnet預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)就可以啦～

resnet = models.resnet50(pretrained=True)
model = Net(resnet)

以上這篇pytorch 更改預(yù)訓(xùn)練模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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