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. 数据处理中很恶心，出现 RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide 发现自己的DataFrame中有除以0的运算，出...
Python中的sort()方法用于数组排序，本文以实例形式对此加以详细说明： 一、基本形式 列表有自己的sort方法，其对列表进行原址排序，既然是原址排序，那显然元组不可能拥有这种方法...
本文实例为大家分享了selenium+python京东自动登录及秒杀的代码，供大家参考，具体内容如下 运行环境： python 2.7 python安装selenium 安装webdr...
Mysql中'employee'表内容如下： # __Desc__ = 从数据库中导出数据到excel数据表中 import xlwt import pymysql class...
本文实例讲述了Python随机数用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. random.seed(int) 给随机数对象一个种子值，用于产生随机序列。 对于同一个种子值的输入，之后产...