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...
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 ...
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...
3. 模型准备 我们将加载预训练的 VGG16 模型,并根据任务的类别数调整最后的全连接层。 # 加载预训练 VGG16 模型model=models.vgg16(pretrained=True)# 修改最后的全连接层以适应自己的数据集类别数num_classes=2# 设定你的分类数model.classifier[6]=nn.Linear(4096,num_classes) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
如上输出中的的VGG表示模型的class名,features是VGG含有的一个Sequential组件(Module),avgpool是AdaptiveAvgPool2d组件,classifier同样为Sequential组件。 创建如下脚本并运行: fromtorchvisionimportmodelsfromtorchimportnn# 创建预训练过的模型,并输出进度vgg16_pretrained=models.vgg16(pretrained=True,progress=True)# 创建...
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。
# 下载已经具备最优参数的VGG16模型 model = models.vgg16(pretrained=True) # 查看迁移模型细节 # print("迁移VGG16:\n", model) # 对迁移模型进行调整 for parma in model.parameters(): parma.requires_grad = False model.classifier = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(25088, 4096), torch.nn.Re...
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 ...
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 ...
VGG常用来对图片进行特征提取,pytorch实现如下: fromtorchvisionimportmodels model=models.vgg16_bn(pretrained=True)forparaminmodel.parameters():param.requires_grad=Falseparams_to_update=[]forname,paraminself.model.named_parameters():# 只训练需要的参数,比如最后的分类器ifparam.requires_grad==True:params_...