pytorch:修改预训练模型
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、添加层后，加载部分参数 参考：https://blog.csdn.net ...
原文：pytorch中修改后的模型如何加载预训练模型
问题描述 简单来说，比如你要加载一个vgg 模型，但是你自己需要的网络结构并不是原本的vgg 网络，可能你删掉某些层，可能你改掉某些层，这时你去加载预训练模型，就会报错，错误原因就是你的模型和原本的模型不匹配。 此时有两种解决方法： 重新解析参数的字典，将预训练模型的参数提取出来，然后放在自己的模型中对应的位置 直接用原本的vgg 网络去加载预训练模型，然后再修改网络。 具体操作待续吧...... ...
2020-01-28 12:44 1 1602 推荐指数：
相关推荐
[Pytorch]Pytorch加载预训练模型(转）
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 ...
加载Pytorch中的预训练模型及部分结构的导入
torchvision.model model子包中包含了用于处理不同任务的经典模型的定义，包括：图像分类、像素级语义分割、对象检测、实例分割、人员关键点检测和视频分类。 图像分类： 语义分割： 对象检测、实例分割和人员关键点检测： 视频分类： ResNet 3D ...
Pytorch加载预训练模型的坑
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.zhihu.com/question/67209417/answer/355059967 说是 ...
利用Pytorch加载预训练模型的权重
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 ...
PyTorch保存模型与加载模型+Finetune预训练模型使用
Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等借口，这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值 ...
pytorch预训练模型
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 ...
pytorch 中resnet如何快速加载官方提供的预训练模型，加载下载好到本地的模型
的这行代码中，是相当于调用了pytoch中定义的resnet50网络，并且会自动下载并且加载训练好的网络 ...