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。
这篇文章主要介绍了Python assert关键字原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python asse...
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出:...
最近做了一个系统由于部分接口需要进行耗时操作，因而不希望用户进行频繁访问，需要进行访问频率限制。如果要自己实现一个访问限制功能相对来说也不会太复杂，并且网上有各种代码可以参考。如果自己不...
在使用Django Admin时, 对于列表我们有时需要提供数据导出功能, 如下图: 增加导出Excel功能 在Django Admin中每个模型的Admin类(继承至admin.M...
pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dat...