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。
code 原文档 1.txt ： Hello Nanjing 100 实现代码： file_ = "1.txt" r_file = open(file_, "r"...
这篇文章主要介绍了python函数不定长参数使用方法解析,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 pathon中的函数可以使用不...
python 日期的范围、频率、重采样以及频率转换 pandas有一整套的标准时间序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。 生成指定日期范围的范围 pandas.d...
学习Django框架时,创建一个引擎及索引时报错,具体报错如下: 执行命令: python3 manage.py rebuild_index 报如下错误: ......(前面...
本文实例为大家分享了python程序封装为win32服务的具体代码，供大家参考，具体内容如下 # encoding=utf-8 import os import sys import...