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。
项目使用Pyqt作为UI框架,使用相机线程捕捉image,并在QGraphicsView中显示,遇到以下问题： 1、采集的数据为nparray数据,需转换为QImage 转换代码如下：...
具体代码如下所示： #!/usr/bin/python # coding=utf-8 from ftplib import FTP import time import os def...
如下所示： #保存 cookie 到变量 import urllib.request import http.cookiejar cookie = http.cookiejar.Co...
CACHE_BACKEND参数 每个缓存后端都可能使用参数。 它们在CACHE_BACKEND设置中以查询字符串形式给出。 有效参数如下： t...
1.tensor张量与numpy相互转换 tensor ----->numpy import torch a=torch.ones([2,5]) tensor([[1.,...