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 ...
下面是构建 VGG16 模型的代码示例: importtorchimporttorchvision.modelsasmodels# 加载 VGG16 模型model=models.vgg16(pretrained=False) 1. 2. 3. 4. 5. 代码解释: torchvision.models.vgg16函数用于加载 VGG16 模型。 pretrained=False表示我们不加载预训练权重。 加载预训练权重 VGG16 模型可以在 ImageNet 数...
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...
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 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...
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) # 实例化模型并且移动到GPU criterion = nn.CrossEntropyLoss() model_ft = vgg16(pretrained=True) model_ft.classifier = classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(True),...
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 models# 加载预训...
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...
# 实例化模型并且移动到GPUcriterion=nn.CrossEntropyLoss()model_ft=vgg16(pretrained=True)model_ft.classifier=classifier=nn.Sequential(nn.Linear(512*7*7,4096),nn.ReLU(True),nn.Dropout(),nn.Linear(4096,4096),nn.ReLU(True),nn.Dropout(),nn.Linear(4096,12),)model_ft.to(DEVICE)# 选择简单暴力...
model = models.vgg16(pretrained=True).cuda() model.classifier[6].out_features = 10 这是模型的总结 print(model) VGG( (features): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace=True) ...
1. 与上一篇学习笔记一致,本学习笔记仍然讨论Kaggle的猫狗分类问题。不同之处在于,上一篇笔记使用的方法是传统的“卷积+池化+全连接层”形式,这一次将尝试利用transfer learning解决此问题,选用的pretrained model为VGG16 2. VGGNet是ILSVRC 2014的top model,由K. Simonyan and A. Zisserman提出,其架构简洁且经典...