1.加载预训练模型： 只加载模型，不加载预训练参数：resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型结构 resnet18.load_state_dict(torch.load ...

torchvision中提供了很多训练好的模型，这些模型是在1000类，224*224的imagenet中训练得到的，很多时候不适合我们自己的数据，可以根据需要进行修改。 1、类别不同 2、添加层后，加载部分参数 参考：https://blog.csdn.net ...

class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init ...

转自：https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下，然后继续训练，也就是简单的从保存的模型中加载参数权重 ...

1. 模型下载 2. 模型查看 3. 模型初始化 适当的权值初始化可以加速模型的训练和模型的收敛，而错误的权值初始化会导致梯度消失/爆炸，从而无法完成网络的训练，因此需要控制网络输出值的尺度范围。torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，1. ...

大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型 ...

保存模型： 加载模型： 这样会出现一个问题，即明明指定了某张卡，但总有一个模型的显存多出来，占到另一张卡上，很烦人，看到知乎有个方法可以解决 https://www. ...

1. Pytorch中只导入部分层权重的方法，如下 [pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight_nc101100的博客-CSDN博客 2. 把tensor赋值给神经网络的权重矩阵 ...