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。
整理总结一下python中最常用的一些时间戳和时间格式的转换 第一部分：获取当前时间和10位13位时间戳 import datetime, time '''获取当前时间''' n =...
基本命令 显示版本信息 pip -V 安装指定包 pip install <packages> pip install -i 'host' <package...
本文实例讲述了Python mutiprocessing多线程池pool操作。分享给大家供大家参考，具体如下： python — mutiprocessing 多线程 pool 脚本代...
Python 2.6中print不是函数，而是一个关键字，使用方式如下：复制代码 代码如下:print 1, 2 print 'a', 'b' 显示结果如下，用逗...
为什么要实现分页？ 在大部分网站中分页的功能都是必要的，尤其是在后台管理中分页更是不可或缺 分页能带给用户更好的体验，也能减轻服务器的压力 对于分页来说，有许多方法都可以实现 例如把数据...