之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把
最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下：
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to(device)
首先模型结构是必须要传入的，然后把最后一层的输出改为自己所需的数目
以上知识点很简单，大家可以测试下，感谢大家的阅读和对【听图阁-专注于Python设计】的支持。
最近经常需要出一些临时性的报表，于是就用python 的smtplib 和email 两模块写了个小程序，当数据处理完后通过邮箱把报表文件从服务器上发送出来！ 程序名称：sendMail...
本文实例讲述了python实现根据窗口标题调用窗口的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 当你知道一个windows窗口的标题后，可以用下面的代码调用窗口，甚至向窗口内写入内容。...
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。 pandas提供了快速，灵活和富有...
在做网络训练实验时，有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示，便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后，终于解决了。具体的方法是：设置两个writer，一个用于写训练的数据，一个用于写测试数...
基于python+OpenCV的车牌号码识别，供大家参考，具体内容如下 车牌识别行业已具备一定的市场规模，在电子警察、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用。一个典型...