是的，PyTorch中调参的网络结构是可以修改的。PyTorch是一个灵活的深度学习框架，允许用户轻松地修改和扩展网络结构。以下是关于PyTorch网络结构调整的相关信息：
PyTorch网络结构调整方法
- 封装神经网络：可以自定义网络结构，通过继承
nn.Module类并实现__init__和forward方法来定义网络。
- 修改预训练模型：加载预训练模型后，可以通过修改网络的某些层来适应新的任务需求，例如替换最后一个全连接层以适应不同的类别数量。
- 使用torchvision库：该库提供了多种预训练模型，如VGG、ResNet等，可以方便地进行修改和微调。
修改网络结构的注意事项
- 权重迁移：当修改网络结构时，原网络的预训练权重可能无法直接使用。可以尝试将原网络的部分预训练权重加载到新的网络中，进行迁移学习。
- 冻结层：在微调时，可以冻结预训练模型的一部分权重，只训练新添加的层，以保持预训练特征提取器的稳定性。
通过上述方法，您可以在PyTorch中有效地调整网络结构，以适应不同的深度学习任务。