fc_in_features = googlenet.fc.in_features print("fc_in_features:", fc_in_features) # 提取分类层的输出参数 fc_out_features = googlenet.fc.out_features print("fc_out_features:", fc_out_features) # 修改预训练模型的输出分类数 googlenet.fc = torch.nn.Linear(fc_in_features, 10) # 再次...
model= models.resnet34(pretrained=True) fc_features=model.fc.in_features model.fc= nn.Linear(fc_features,2) criterion=nn.CrossEntropyLoss() optimizer= optim.SGD(params= model.parameters(), lr=10) scheduler= lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer,'min') inputs= torch.randn(4,3,224,224)...
model=models.resnet18(pretrained=False)# Get numberofparameters goinginto the last layer.we needthisto change the final layer.num_final_in=model.fc.in_features # The final layerofthe model is model.fc so we can basically just overwrite it #to have the output=numberofclasses we need.Say,...
num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, new_num_classes) # 如果我们之前冻结了所有层,现在需要重新启用最后全连接层的梯度更新 model.fc.requires_grad = True 5. 实战建议 数据预处理:确保你的数据预处理步骤与预训练模型训练时使用的步骤相匹配。 超参数调整:在迁移学习...
可以看到fc(in_features)这个对象就像进行函数调用一样计算出了结果,它的内部机制是什么样的呢? 是因为nn.Module中使用了特殊的python函数__call__(),当一个类的实例被调用时,那么就会调用__call__函数,这也代替了直接调用forward() 源码如下: # torch/nn/modules/module.py (version 1.0.1)def__call__(...
fc.in_features, 10) 2. 替换模型的部分结构 有时候,你可能需要替换模型的某个部分结构以适应新的任务。例如,你可以将ResNet模型的backbone替换为MobileNetV2,或者修改某个卷积层的参数。这种修改通常需要对模型结构有较深的理解,并可能需要重新训练模型的一部分或全部。 3. 微调模型参数 在大多数情况下,直接加载...
全连接层(fully connected layers, FC)在整个卷积神经网络中起到”分类器“的作用。如果说卷积层,池化层和激活函数层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的”分布式特征表示“映射到样本标记空间的作用。在实际使用中,全连接层可由卷积操作实现; ...
model=models.resnet18(pretrained=True)num_ftrs=model.fc.in_features model.fc=nn.Linear(num_ftrs,10)# 定义损失函数和优化器 criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)# 训练模型 device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")...
class ResNetSE(nn.Module):def __init__(self, num_classes, reduction=16):super(ResNetSE, self).__init__()self.resnet = resnet50(pretrained=True)in_channels = self.resnet.fc.in_featuresself.resnet.fc = nn.Linear(in_channels, num_classes)self.se1 = SEAttention(256, reduction)self...
forparaminmodel_conv.parameters(): # 将所有参数求导设为否 param.requires_grad=False # Parameters of newly constructed modules have requires_grad=True by default # 得到最后一个全连接的输入维度 num_ftrs=model_conv.fc.in_features # 将最后一个全连接由(512, 1000)改成(512, 2),取代最后一个全...