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pytorch 更改预训练模型网络结构的教程方法

python 来源:互联网搜集 作者:秩名 发布时间:2019-08-19 17:46:24 人浏览
摘要

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_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) 那么,接下来就可以构建我们的

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_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])

那么,接下来就可以构建我们的网络了:

class Net(nn.Module):
  def __init__(self , model):
    super(Net, self).__init__()
    #取掉model的后两层
    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,构建一个对象,并加载resnet预训练的参数就可以啦!
 
 
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
model = Net(resnet)
 


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原文链接 : https://blog.csdn.net/wayne980/article/details/84026939
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