原文:Pytorch修改ResNet模型全連接層進行直接訓練

之前在用預訓練的ResNet的模型進行遷移訓練時,是固定除最后一層的前面層權重,然后把全連接層輸出改為自己需要的數目,進行最后一層的訓練,那么現在假如想要只是把 最后一層的輸出改一下,不需要加載前面層的權重,方法如下: 首先模型結構是必須要傳入的,然后把最后一層的輸出改為自己所需的數目 ...

2019-09-10 14:28 0 2381 推薦指數:

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opencv 調用 pytorch訓練resnet模型

使用OpenCV的DNN模塊調用pytorch訓練的分類模型,這里記錄一下中間的流程,主要分為模型訓練模型轉換和OpenCV調用三步。 一、訓練二分類模型 准備二分類數據,直接使用torchvision.models中的resnet18網絡,主要編寫的地方是自定義數據類中 ...

Sun Sep 05 05:33:00 CST 2021 0 356
在jupyter Notebook中使用PyTorch中的預訓練模型ResNet進行圖像分類

訓練模型是在像ImageNet這樣的大型基准數據集上訓練得到的神經網絡模型。 現在通過Pytorch的torchvision.models 模塊中現有模型ResNet,用一張圖片去預測其類別。 1. 下載資源 這里隨意從網上下載一張狗的圖片。 類別標簽IMAGENET1000 ...

Fri Dec 11 02:38:00 CST 2020 0 1525
pytorch:修改訓練模型

torchvision中提供了很多訓練好的模型,這些模型是在1000類,224*224的imagenet中訓練得到的,很多時候不適合我們自己的數據,可以根據需要進行修改。 1、類別不同 2、添加后,加載部分參數 參考:https://blog.csdn.net ...

Thu Apr 19 04:44:00 CST 2018 0 5886
resnet18連接改成卷積

想要嘗試一下將resnet18最后一連接改成卷積看會不會對網絡效果和網絡大小有什么影響 1.首先先對train.py中的更改是: train.py代碼可見:pytorch實現性別檢測 但是運行的時候出錯: 1) [2, 512 ...

Sat Apr 27 00:00:00 CST 2019 0 4563
pytorch上的循環連接操作

循環 pytorch中的三種循環的實現: 對應的類 功能 torch.nn.RNN() 多層RNN單元 torch.nn.LSTM() 多層長短期記憶LSTM單元 ...

Mon Sep 07 02:01:00 CST 2020 0 1456
基於深度學習和遷移學習的識花實踐——利用 VGG16 的深度網絡結構中的五輪卷積網絡和池化,對每張圖片得到一個 4096 維的特征向量,然后我們直接用這個特征向量替代原來的圖片,再加若干連接的神經網絡,對花朵數據集進行訓練(屬於模型遷移)

學習的思想也允許我們利用現有的模型加上少量數據和訓練時間,取得不俗的效果。 這篇文章將示范如何利用 ...

Tue Apr 24 03:47:00 CST 2018 1 11804
pytorch查看連接的權重和梯度

比如,建了一個兩連接的神經網絡: class LinearClassifier_2layer(nn.Module): def __init__(self, last_layer_dim=None, n_label=None): super ...

Sun Jul 25 01:14:00 CST 2021 0 257
 
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