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。
好久没有学python了，反正各种理由吧（懒惰总会有千千万万的理由），最近网上学习了一下selenium，实现了一个简单的自动登录网页，具体如下。 1.安装selenium： 如果你已经...
函数局部变量 全局变量 及其作用域 #简单类型（int str等）变量的局部变量与全局变量及其作用域的关系 name = "xxx" #第一级顶头定义的变量都称为全局变量，其作用域从...
使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类 作为对循环神经网络的实践，我用循环神经网络做了个影评情感的分类，即判断影评的感情色彩是正面的，还是负面的。 选择使用RNN来做情感分类，主要是...
本文实例讲述了python实现合并两个数组的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： python合并两个数组，将两个数组连接成一个数组，例如，数组 a=[1,2,3] ,数组 b=[4,...
之前已经写过一篇关于Django外键的文章，但是当时并没有介绍如何根据外键对数据的操作，也就是如何通过主表查询子表或者通过子表查询主表的信息 首先我定义了两个模型，一个是老师模型，一个是...