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如何基于python实现归一化处理,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 ...
start many programs execfile('C:/Dokumente und Einstellungen/schnei17/Desktop/python/zeit/1...
一、为什么要使用Python进行数据分析？ python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码（Cython项目），可以同时用于...
DataSet是tensorflow 1.3版本推出的一个high-level的api，在1.3版本还只是处于测试阶段，1.4版本已经正式推出。 在网上搜了一遍，发现关于使用DataSe...
本文实例总结了Python中numpy模块常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下： import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],...