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...
vgg16(pretrained=True) # 查看模型结构 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...
Error 很简单,你要做的就是: model = models.vgg16(pretrained=True).cuda() model.classifier[6].out_features = 10 正在更改torch.nn.Linear层的属性out_features,而...
model1_vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) #设置网络参数 #读取输入特征的维度 num_fc = model1_vgg16.classifier[6].in_features #修改最后一层的输出维度,即分类数 model1_vgg16.classifier[6] = torch.nn.Linear(num_fc,2) #固定权值参数 #对于模型的每个权重,使其不进行反向传播,即...
pretrained=True表示使用在 ImageNet 上训练的权重。 修改model.classifier[6]使其输出符合我们的类别数。 4. 定义损失函数和优化器 我们需要选择合适的损失函数和优化器。 # 使用交叉熵损失函数criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 使用 Adam 优化器optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001) ...
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),...
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。
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 ...
model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) print(model) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False input_size = model.classifier[0].in_features model.classifier[0] = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, 128), nn.ReLU(), ...
# 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...