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。
request请求头信息的键会加上HTTP_转换成大写存到request.META中 因此你只需要 content_range = request.META['HTTP_CONTEN...
这个需求比较奇怪，要求实现Sum和MagaSum函数，实现以下功能 Sum(1) =>1 Sum(1,2,3) =>6 MegaSum(1)() =>1 MegaS...
本文实例讲述了Python3通过Luhn算法快速验证信用卡卡号的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： Python3通过Luhn算法快速验证信用卡卡号，python用起来就是爽，很...
range()函数配合循环一块使用很方便，今天来整理一下这个函数的主要用法，以及几个小例子 首先来看一下函数原型，非常简单： range(start,end [,step])...
本文实例讲述了python访问类中docstring注释的实现方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： python的类注释是可以通过代码访问的，这样非常利于书写说明文档 clas...