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。
1.数据读取 利用原生xgboost库读取libsvm数据 import xgboost as xgb data = xgb.DMatrix(libsvm文件) 使用sk...
Python的threading模块松散地基于Java的threading模块。但现在线程没有优先级，没有线程组，不能被销毁、停止、暂停、开始和打断。 Java Thread类的静态方法...
pandas中遍历dataframe的每一个元素 假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素，判断这个元素是否含有某个关键字 那么可以用python的pandas库来...
在web开发的时候我们经常会遇到网页抓取和分析，各种语言都可以完成这个功能。我喜欢用python实现，因为python提供了很多成熟的模块，可以很方便的实现网页抓取。 但是在抓取过程中会...
本文实例讲述了Python基于pygame实现的font游戏字体。分享给大家供大家参考，具体如下： 在pygame游戏开发中，一个友好的UI中，漂亮的字体是少不了的 今天就给大伙带来有关...