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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

Tag : Pytorch(41)

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