pytorch 載入預訓練模型

pytorch的torchvision中給出了很多經典的預訓練模型，模型的引數和權重都是在imagenet資料集上訓練好的

載入模型

方法一：直接使用預訓練模型中的引數

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained = true)
#pretrained設為true，表示使用在imagenet上訓練好的引數

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained = false)
#pretrained設為false
state_dict = torch.load(
'resnet18.pth'
)#使用本地磁碟上的模型引數檔案
model.load_state_dict(state_dict)
#把讀入的模型引數載入到模型中

因為預訓練模型是在imagenet資料集上訓練的，而imagenet一共有1000個類別，如果我們要訓練的資料集只有20個類別，這時就需要修改模型的全連線層

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=true)
num_classes =
20#自己的資料集的類別
inchannel = model.fc.in_features
model.fc = nn.linear(inchannel, num_classes)
#修改全連線層

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=true)
forp
in model.parameters(
): p.requires_grad = false #設為false表示只訓練最後全連線層的權重，其餘層不訓練
num_classes =
20#自己的資料集的類別
model.conv1 = nn.conv2d(
14, 64, kernel_size
=7, stride
=2, padding
=3, bias
=false)
#改輸入通道數
inchannel = model.fc.in_features
model.fc = nn.linear(inchannel, num_classes)
#修改全連線層
model = nn.dataparallel(model).cuda(
)#gpu訓練
model.eval(
)#排除bn和dropout的影響

pytorch載入預訓練模型後，訓練指定層

1 有了已經訓練好的模型引數，對這個模型的某些層做了改變，如何利用這些訓練好的模型引數繼續訓練 pretrained params torch.load pretrained model model the new model model.load state dict pretrained par...

pytorch載入預訓練模型後，訓練指定層

1 有了已經訓練好的模型引數，對這個模型的某些層做了改變，如何利用這些訓練好的模型引數繼續訓練 pretrained params torch.load pretrained model model the new model model.load state dict pretrained par...

pytorch載入預訓練模型後，訓練指定層

1 有了已經訓練好的模型引數，對這個模型的某些層做了改變，如何利用這些訓練好的模型引數繼續訓練 pretrained params torch.load pretrained model model the new model model.load state dict pretrained par...