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。
应用目录下adminx.py class EmailVerifyRecordAdmin(object): search_fields = ['code','email','sen...
一，元祖（tuple） 1.元祖是不能修改的，通常写成圆括号中的一系列项，位置有序，固定长度 2.实际上元祖支持字符串和列表的一般序列操作，“+”，“*”以及分片操作应用于元祖时会返回新...
我们通过一个简单的事例来展示一下函数的万能参数，我们先写一个最简单的函数 def test(*args,**kwargs): print(args,kwargs) 然后定义两个变量...
我就废话不多说了，直接上代码吧！ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,2*np....
处理思路 笔者在学习时被要求在Python中使用指定字符长度切分数据。 如，string类型的字符串film_type = ‘都市浪漫爱情喜剧'，已知电影类型都是两个中文字符组成，要求切...