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 流量信息可以直接在/proc/net/dev中进行查看，笔者实现的程序使用命令： python net.py interface 其中interface为网卡名称，使用什么网...
问题描述： 一个文件由若干条记录组成，记录的格式为：“num1 num2”，有时候，需要统计文件中num1对应的num2的总值。 处理问题的思路 用传说中的python来处理，很方便。几...
该程序通过绘制树干（最初是树；后来是树枝）并递归地添加树来绘制“树”。 使用Pillow。 利用递归函数绘制分形树（fractal tree)，分形几何学的基本思想：客观事物具有自相似的...
ARIMA模型 ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型，是用来预测时间序列的一种常用的统计模型，一般记作ARIMA(p,d,q)。 ARIMA的适应情况 ARIMA模型相对来说比较简单...
本文实例讲述了python文件的md5加密方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 简单模式： from hashlib import md5 def md5_file(name):...