我就废话不多说了,直接上代码吧! class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__
前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢。各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了。今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是
一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数,这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构,在此基础上进行修改即可,修改方法如下(去除后两层): resnet
已经有了一个预训练的模型,我需要从其中取出某一层,把该层的weights和biases赋值到新的网络结构中,可以使用tensorflow中的pywrap_tensorflow(用来读取预训练模型的参数