pytorch 更改預訓練模型網(wǎng)絡結(jié)構的方法
更新時間：2019年08月19日 14:56:03 作者：wayne980
今天小編就為大家分享一篇pytorch 更改預訓練模型網(wǎng)絡結(jié)構的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
一個繼承nn.module的model它包含一個叫做children()的函數(shù)，這個函數(shù)可以用來提取出model每一層的網(wǎng)絡結(jié)構，在此基礎上進行修改即可，修改方法如下(去除后兩層)：
resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])
那么，接下來就可以構建我們的網(wǎng)絡了：
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())[:-2])
self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)
self.pool_layer = nn.MaxPool2d(32)
self.Linear_layer = nn.Linear(2048, 8)
def forward(self, x):
x = self.resnet_layer(x)
x = self.transion_layer(x)
x = self.pool_layer(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.Linear_layer(x)
return x
最后，構建一個對象，并加載resnet預訓練的參數(shù)就可以啦～
resnet = models.resnet50(pretrained=True) model = Net(resnet)
以上這篇pytorch 更改預訓練模型網(wǎng)絡結(jié)構的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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