1. 加载预训练模型 在PyTorch 中,我们可以轻松加载预训练模型。以下是加载 ResNet18 模型的示例代码。 importtorchimporttorchvision.modelsasmodels# 加载预训练的 ResNet18 模型model=models.resnet18(pretrained=True) 1. 2. 3. 4. 5. 2. 冻结特定层的参数 通常情况下,我
torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列化函数 state_dict 来加载模型的参数字典。 在PyTorch中,torch.nn.Module模型的可学习参数(即权重和偏差)包含在模型的参数中,(使用model.parameters()可以进行访问)。 state_dict是Python字典对象,它将每一层映射到其参数张量。注意,只有具有可学习参数的层(如卷积层,线...
#1 首先,加载是有条件的,就是两个模型想要加载的参数的名字相同,才能加载进来。 #2 加载的方法有两种,load_state_dict(strict)和update 代码里的方法是对backbone单独做一个Module类,这样不容易出错。 代码中展示了如何把train_net中的backbone
PyTorch的MNIST手写数字识别 | 本文基于**PyTorch**框架,采用使用PyTorch的nn.Module模块定义多层感知机(MLP)模型实现**MNIST**手写数字识别,在GPU上运行,实现高达98%的测试准确率,并完整展示从数据加载到模型部署的全流程。 PyTorch的模型大致结构普遍相似,也可修改相关参数的更换为其他简单图像分类任务,实测在CIFAR10...