在PyTorch中微调(pre-training)模型的方法通常是使用预训练的模型作为基础模型，然后通过加载基础模型的权重参数，在新的数据集上进行进一步的训练。微调模型时，通常需要修改网络的最后一层，以适应新的任务。以下是PyTorch中微调模型的一般步骤：
加载预训练的模型：使用torchvision等库加载预训练的模型，如ResNet、VGG等。
冻结基础模型的参数：通过设置 requires_grad=False，冻结基础模型的参数，以防止它们在微调过程中被更新。
修改网络结构：根据新的任务需求，修改网络的最后一层，通常是将原有的全连接层替换为新的全连接层。
定义损失函数：根据新任务定义损失函数，如交叉熵损失函数等。
定义优化器：选择合适的优化器，如Adam、SGD等。
微调模型：在新的数据集上进行微调训练，将新的数据集输入到模型中，计算损失并更新模型参数。
评估模型：在验证集或测试集上评估微调后的模型性能。
如果需要，可以进一步调整模型结构或参数，以提高性能。
通过以上步骤，可以实现在PyTorch中对预训练模型进行微调，以适应新的任务要求。