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。
本文先了解一个简单阈值函数，以了解一个阈值算法的具体参数。 然后比较不同阈值函数的区别。 同样的，先用一副图说明本文重要大纲： #! usr/bin/env python...
本文实例讲述了Python将名称映射到序列元素中的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题：希望通过名称来访问元素，减少结构中对位置的依赖性 解决方案：使用命名元组collectio...
本文实例讲述了Python中类的定义、继承及使用对象的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： Python编程中类的概念可以比作是某种类型集合的描述，如“人类”可以被看作一个类，然后...
前言 你可能不需要经常处理分数，但当你需要时，Python的Fraction类会给你很大的帮助。本文将给大家详细介绍关于利用标准库fractions模块让Python支持分数类型的相关内...
工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以Python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。 1.sparse模块初...