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。
本文实例为大家分享了用matplotlib中scatter方法画散点图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、最简单的绘制方式 绘制散点图是数据分析过程中的常见需求。python中最有...
这篇文章主要介绍了python如果快速判断数字奇数偶数,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 使用 按位与运算符(&) 将能更...
如下所示： import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import ma...
在实际工作中，有些场景下，因为产品既有功能限制，不支持特大文件的直接处理，需要把大文件进行切割处理。 当然可以通过UltraEdit编辑工具，或者从网上下载一些文件切割器之类的。但这些要...
哦，这就是真正牛X的程序员。不过，他也仅仅是牛X罢了，还不是大神。大神程序员是什么样儿呢？他是扫地僧，大隐隐于市。 先搞清楚这些名词再说别的： 循环（loop），指的是在满足条件的情况下...