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。
本文实例为大家分享了python傅里叶变换FFT绘制频谱图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 频谱图的横轴表示的是 频率， 纵轴表示的是振幅 #coding=gbk...
%还是format 1、皇城PK Python中格式化字符串目前有两种阵营：%和format，我们应该选择哪种呢？ 自从Python2.6引入了format这个格式化字符串的方法之后，我...
Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，前者根据指定分界点对连续数据进行分箱处理，后者则可以根据指定箱子的数量对连续数据进行等...
在Django model中对一张表的几个字段进行联合约束和联合索引，例如在购物车表中，登录的用户和商品两个字段在一起表示唯一记录。 举个栗子： Django model中购物车表...
本文实例讲述了Python使用修饰器进行异常日志记录操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 当脚本中需要进行的的相同的异常操作很多的时候，可以用修饰器来简化代码。比如我需要记录抛出的异常...