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。
python3版本的Scapy--Scapy3k来实现一个简单的DDos。 首先实现SYN泛洪攻击（SYN Flood，是一直常用的DOS方式之一，通过发送大量伪造的TCP连接请求，使被...
pop()函数 1、描述 pop() 函数用于移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值。 语法 pop()方法语法： list.pop(obj=list[-1])...
遇到问题 nohup python flush.py & 这样运行，生成了nohup.out文件，但是内容始终是空的，试了半天也不行。浪费了不少时间。 原因 python的输出又缓...
Pyrex 是一种专门设计用来编写 Python 扩展模块的语言。根据 Pyrex Web 站点的介绍，“它被设计用来在友好易用的高级 Python 世界和凌乱的低级 C 世...
在学习生活中，我们经常性的发现有很多事物背后都有某种规律，而且，这种规律可能符合某种随机分布，比如：正态分布、对数正态分布、beta分布等等。 所以，了解某种分布对一些事物有更加深入的理...