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。
本文记录了初学Python常用的两则实用技巧，分享给大家供大家参考之用。具体如下： 1.可变参数 示例代码如下： >>> def powersum(power, *...
前言 动态语言Ruby、Python都有自己的虚拟环境，虚拟环境是程序执行时的独立执行环境，在同一台服务器中可以创建不同的虚拟环境供不同的系统使用，项目之间的运行环境保持独立性而相互不受...
python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，...
Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑...
hmac模块 hmac模块用于生成HMAC码。这个HMAC码可以用于验证消息的完整性，其原理也很简单，就是一种加入了密钥的消息摘要，相比起MAC更加安全。JWT（JSON Web Tok...