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。
前言 从语法上来看，协程和生成器类似，都是定义体中包含yield关键字的函数。 yield在协程中的用法： 在协程中yield通常出现在表达式的右边，例如：datum = yiel...
代码 import psutil print(dir(psutil)) # 查看逻辑cpu的个数 print(psutil.cpu_count()) # 查看物理cpu的...
对以下数据画图结果图不显示，修改过程如下 df3 = {'chinese':109, 'American':88, 'German': 66, 'Korea':23, 'Japan'...
一，编程环境 PyCharm2016，Anaconda3 Python3.6 需要安装schedule模块，该模块网址：https://pypi.python.org/pypi/sche...
本文实例讲述了Python数据结构之图的应用。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、图的结构 二、代码 # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 def...