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。
本文实例为大家分享了python3.5绘制随机漫步图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 代码中我们定义两个模型，一个是RandomWalk.py模型，用于随机的选择前进方向。此模型中的...
1.MTV开发模式介绍 M：Models 模型（数据） 与数据组织相关的功能。组织和存储数据的方法和模式，与数据模型相关的操作。 T：Templates 模板（样式） 与表现相关的所有...
前言 最近在学习python，对于python的print一直很恼火，老是不按照预期输出。在python2中print是一种输出语句，和if语句，while语句一样的东西，在python...
本文实例讲述了python实现发送form-data数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 源代码 -----------------------------2793612435...
为方便用ipset 来管理防火墙，写了下面Ipset类来对Ip进行管理 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import MySQLdb...