原文:Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下,不需要加载前面层的权重,方法如下: 首先模型结构是必须要传入的,然后把最后一层的输出改为自己所需的数目 ...

2019-09-10 14:28 0 2381 推荐指数:

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opencv 调用 pytorch训练resnet模型

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在jupyter Notebook中使用PyTorch中的预训练模型ResNet进行图像分类

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pytorch:修改训练模型

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、添加后,加载部分参数 参考:https://blog.csdn.net ...

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resnet18连接改成卷积

想要尝试一下将resnet18最后一连接改成卷积看会不会对网络效果和网络大小有什么影响 1.首先先对train.py中的更改是: train.py代码可见:pytorch实现性别检测 但是运行的时候出错: 1) [2, 512 ...

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pytorch上的循环连接操作

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Mon Sep 07 02:01:00 CST 2020 0 1456
基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络和池化,对每张图片得到一个 4096 维的特征向量,然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片,再加若干连接的神经网络,对花朵数据集进行训练(属于模型迁移)

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Tue Apr 24 03:47:00 CST 2018 1 11804
pytorch查看连接的权重和梯度

比如,建了一个两连接的神经网络: class LinearClassifier_2layer(nn.Module): def __init__(self, last_layer_dim=None, n_label=None): super ...

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