3. 选择需要加载的部分参数 假设我们只关心模型的特征提取部分,并希望忽略全连接层(通常在PyTorch模型中被命名为fc或classifier)。首先,我们需要创建一个新的模型实例,但这次我们不加载预训练权重。 # 创建一个没有预训练权重的相同结构模型 new_model = models.resnet18(pretrained=False) 4. 加载部分参数 然后,...
Step3:训练部分参数 #将要训练的参数放入优化器 optimizer2=torch.optim.Adam(params=[model.xxx.weight,model.xxx.bias],lr=learning_rate,betas=(0.9,0.999),weight_decay=1e-5) Step4:检查部分参数是否固定 debug之后,程序正常运行,最好检查一下网络的参数是否真的被固定了,如何没固定,网络的状态接近于重新训...
2.直接定义一个新网络,在这个网络中加载预训练模型,然后定义其他自己想定义的层,然后forward中就可以把新的层添加到前面或者后面。 3.直接在想添加层的前面随意copy一个层,然后写一个Sequential,把前面的层替换成Sequential 4.删除层: 思路:1.把相应的层设置成空的,用空的替换。 在PyTorch中,所有的neural networ...