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、添加層后,加載部分參數 參考:https://blog.csdn.net ...
class Net nn.Module : def init self , model : super Net, self . init 取掉model的后兩層 self.resnet layer nn.Sequential list model.children : self.transion layer nn.ConvTranspose d , , kernel size , stride ...
2020-05-19 11:46 0 561 推薦指數:
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、添加層后,加載部分參數 參考:https://blog.csdn.net ...
我自己改進的模型為model(model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], **kwargs)),原模型為resnet50。 1.查看模型參數 現模型: 預訓練模型參數 2.將預訓練參數賦給自己改進的模型 改進的模型參數和原 ...
Pytorch預訓練模型以及修改 pytorch中自帶幾種常用的深度學習網絡預訓練模型,torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用網絡結構,並且提供了預訓練模型,可通過調用來讀取網絡結構和預 ...
1.加載預訓練模型: 只加載模型,不加載預訓練參數:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型結構 resnet18.load_state_dict(torch.load ...
出來,然后放在自己的模型中對應的位置 2、直接用原本的vgg16網絡去加載預訓練模型,然后再修改網絡。 ...
轉自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 東風的地方 1. 直接加載預訓練模型 在訓練的時候可能需要中斷一下,然后繼續訓練,也就是簡單的從保存的模型中加載參數權重 ...
1. 模型下載 2. 模型查看 3. 模型初始化 適當的權值初始化可以加速模型的訓練和模型的收斂,而錯誤的權值初始化會導致梯度消失/爆炸,從而無法完成網絡的訓練,因此需要控制網絡輸出值的尺度范圍。torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數,1. ...
大體過程 對層數進行剪枝 1、加載預訓練的模型; 2、提取所需要層的權重,並對其進行重命名。比如我們想要第0層和第11層的權重,那么需要將第11層的權重保留下來並且重命名為第1層的名字; 3、更改模型配置文件(保留幾層就是幾),並且將第11層的權重賦值給第1層; 4、保存模型 ...