步骤2:加载预训练的VGG19模型接下来,我们将加载预训练的VGG19模型。由于VGG19模型在ImageNet上进行了预训练,因此我们只需要加载模型权重,而不需要从头开始训练。 model = torchvision.models.vgg19(pretrained=True) model = model.features model.eval() 步骤3:定义图像预处理流程对于输入图像,我们需要进行一些预处理...
VGG19有两个部分,分别是VGG19.features和VGG19.classifier。 vgg19.features有卷积层和池化层 vgg19.features有三个线性层,最后是softmax分类器 下面将使用 torchvision.models 加载 VGG19,并将预训练权重设置为 True之后,将冻结层,使这些层不可训练。 对Linear 层修改最后一层,以满足我们 2 个类的需求。 也可...
state_dict = {k: v for k, v in pretrain_model.items() if k in vgg19_dict.keys()} # 由于预训练模型最后一层全连接层的输出为1000类,我们自定义的输出为5类,所以要去掉最后一层全连接层的权重以及bias(最后一层全连接层用随机初始化) state_dict.pop('classifier.6.weight') state_dict.pop('...
最后整理一下目前,pytorch预训练的基础模型: (1)torchvision torchvision里面已经提供了不同的预训练模型,一般也够用了。 pytorch/visiongithub.com 包含了alexnet/densenet各种版本(densenet121/densenet169/densenet201/densenet161)/inception_v3/resnet各种版本(resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101','...
"", } 可见make_layers函数是根据配置表返回模型层列表;而_vgg函数实现了整个网络模型的生成以及预训练权重的导入。由于上面的代码涉及到一些新的数据类型,这里先对这些进行讲解,即List、Union、Dict,这些数据类型来自typing模块最后也介绍一下这一段代码使用的Python技巧:...
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 ...
让人感到高兴的是,PyTorch 官方工具包不仅为我们提供了 VGG19 的网络结构接口,还为我们提供了相应的预训练模型。我们可以通过models.vgg19(pretrained=True).features获得 VGG19 的所有池化层和卷积层的结构以及权重值。当pretrained=True时,计算机会先在本地的默认文件夹中寻找预训练模型并加载。如果没有找到,就会从...
PyTorch框架提供了多种预训练模型,这些模型在大规模数据集(如ImageNet)上进行训练,已经学习到了丰富的特征表示。这些预训练模型包括但不限于各种常见的卷积神经网络架构,如VGG、ResNet、DenseNet、Inception等。 要在PyTorch中加载预训练模型,可以使用torchvision.models模块。torchvision.models模块提供了很多的预训练模型,...
本文使用的数据集是网络开源的鲜花数据集,并且基于VGG19的预训练模型通过迁移学习重新训练鲜花数据由此构建一个鲜花识别分类器 数据集 可以在此处找到有关花朵数据集的信息。数据集为102个花类的每一个都包含一个单独的文件夹。每朵花都标记为一个数字,每个编号的目录都包含许多.jpg文件。 实验环境 prtorch库 PIL库...
■图10.2VGG网络中部分卷积层内卷积核的可视化 2 图像风格迁移介绍 图像风格迁移是指将一张风格图Is的风格与另一张内容图Ic的内容相结合并生成新的图像。Gatys等人于2016年提出了一种简单而有效的方法,利用预训练的VGG网络提取图像特征,并基于图像特征组合...