Pytorch修改ResNet模型全連接層進行直接訓(xùn)練實例
更新時間：2019年09月10日 16:32:40 作者：嶙羽
在本篇文章里小編給大家整理的是關(guān)于Pytorch修改ResNet模型全連接層進行直接訓(xùn)練相關(guān)知識點，有需要的朋友們參考下。
之前在用預(yù)訓(xùn)練的ResNet的模型進行遷移訓(xùn)練時，是固定除最后一層的前面層權(quán)重，然后把全連接層輸出改為自己需要的數(shù)目，進行最后一層的訓(xùn)練，那么現(xiàn)在假如想要只是把
最后一層的輸出改一下，不需要加載前面層的權(quán)重，方法如下：
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to(device)
首先模型結(jié)構(gòu)是必須要傳入的，然后把最后一層的輸出改為自己所需的數(shù)目
以上知識點很簡單，大家可以測試下，感謝大家的閱讀和對腳本之家的支持。
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