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。
通用做法：迭代 以列表为例： 筛选出下列数字大于等于0的数 data = [2, 7, -4, -1, 3, 0, 8] res = [] for i in data: if i...
今晚终于解决了串口发送的问题，更改代码如下： def write(self, data): if self.alive: if self.serSer.isOpe...
方法一： 1、安装Jupyter Notebook pip install jupyter 2、在PyCharm中新建Jupyter Notebook文件 步骤：File-》New...
一、time的常用方法： import time,datetime # 时间有三种展现方式：时间戳，时间元组，格式化的时间 print(time.time())#当前时间戳 pri...
乱码原因： 源码文件的编码格式为utf-8，但是window的本地默认编码是gbk，所以在控制台直接打印utf-8的字符串当然是乱码了！ 解决方法： 1、print mystr.deco...