vgg16(pretrained=True) # 打印模型结构 print(model) 在这段代码中,models.vgg16(pretrained=True)会从PyTorch的服务器上下载VGG16的预训练权重,并加载到模型中。如果pretrained参数设置为False,则只会加载模型结构,不会加载预训练权重。 使用预训练模型进行图像分类 加载了预训练的VGG16模型后,我们可以使用它来进行...
print(vgg16) 在上述代码中,pretrained=True参数指示torchvision从互联网下载VGG16的预训练权重。这些权重通常是在大型图像分类数据集(如ImageNet)上训练得到的。 三、VGG16模型的应用场景 VGG16预训练模型可以应用于多种计算机视觉任务,包括但不限于: 图像分类:直接使用VGG16模型对输入图像进行分类,或者将其作为特征提...
model=models.vgg16(pretrained=True)num_fc=model.classifier[6].in_features# 获取最后一层的输入维度model.classifier[6]=torch.nn.Linear(num_fc,2)# 修改最后一层的输出维度,即分类数# 对于模型的每个权重,使其不进行反向传播,即固定参数forparaminmodel.parameters():param.requires_grad=False# 将分类器...
class VGGNet_Transfer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): #num_classes,此处为 二分类值为2 super(VGGNet_Transfer, self).__init__() net = models.vgg16(pretrained=True) #从预训练模型加载VGG16网络参数 net.classifier = nn.Sequential() #将分类层置空,下面将改变我们的分类层 ...
importtorchvision.modelsasmodels# 构建VGG16模型model=models.vgg16(pretrained=True) 1. 2. 3. 4. 上面的代码将下载预训练的VGG16模型。如果你已经下载了模型,可以将pretrained=True改为pretrained=False。 步骤4:定义损失函数和优化器 在训练模型之前,我们需要定义损失函数和优化器。对于多分类任务,我们可以使用交...
Pytorch已经实现了很多经典模型,VGG就是其中之一,同时现在我们使用VGG网络通常是采用预训练模型。在Pytorch中直接调用VGG可以用torchvision.models,并可以自己选择是否使用预训练的模型:import torchvision vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained = False) vgg16_pretrained = torchvision.models.vgg16(pretrained = ...
vgg16 = models.vgg16(pretrained=pretrained)# 带预训练权重的VGG16 你也可以将鼠标放在 vgg16 文字上方,按住Ctrl的同时,点击它,跳转到该文件中。 完整代码 该文件已经被我注释过,完整代码如下: importtorch importtorch.nnasnn from.utilsimportload_state_dict_from_url ...
model_ft = models.vgg16(pretrained=True) 数据集进一步分为训练集和验证集以避免过度拟合。该模型在训练时使用的一些参数如下: 标准-交叉熵损失 优化器-随机梯度下降,学习率=0.01,动量=0.9 指数学习率调度程序 - 每 7 步将学习率值降低 gamma=0.1 倍。
VGG是由Simonyan和Zisserman在2014年提出的一种卷积神经网络模型。VGG具有16个卷积层和3个全连接层，总共有138万个参数。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.vgg16来加载预训练的VGG模型。3、ResNet ResNet是由Kaiming He等人在2015年提出的一种卷积神经网络模型。ResNet通过引入残差块来解决深度神经网络中的...
在PyTorch的torchvision.models.vgg16()中，您可以通过设置pretrained参数来决定是否加载预训练权重。pretrained参数接受布尔值，True表示加载预训练权重，False表示不加载。警告信息表明在0.13版本后不再使用'weights'作为参数，所以应使用关键字参数替代。您可以这样调用VGG16模型：import torchvision.models as ...