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。
浏览器的开发者在很早的时候就已经意识到， HTTP's 的无状态会对Web开发者带来很大的问题，于是(cookies)应运而生。 cookies 是浏览器为 Web 服务器存储的一小段信...
动机 我们花费大量的时间将数据从普通的交换格式（比如CSV），迁移到像数组、数据库或者二进制存储等高效的计算格式。更糟糕的是，许多人没有将数据迁移到高效的格式，因为他们不知道怎么（或者不...
这篇文章主要介绍了python制作英语翻译小工具代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 用python爬虫可以制作英语...
详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别 实例代码： # list 切片返回的是不原数据，对新数据的修改不会影响原数据 In [45]: list1...
这篇文章主要介绍了Python concurrent.futures模块使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 con...