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。
实例如下所示： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np random = np.random.RandomState(0)#Random...
在动态网站中，用户每次请求一个页面，服务器都会执行以下操作：查询数据库，渲染模板，执行业务逻辑，最后生成用户可查看的页面。 这会消耗大量的资源，当访问用户量非常大时，就要考虑这个问题了。...
有时候为了直观展现图的信息，可以在大图中添加小子图的方式进行数据分析，如下图所示： 具体的代码如下：该图连接了数据库，当然重要的不是数据展示，而是添加子图的方法。 import m...
并发与锁 多个线程共享数据的时候，如果数据不进行保护，那么可能出现数据不一致现象，使用锁，信号量、条件锁 互斥锁 1. 互斥锁，是使用一把锁把代码保护起来，以牺牲性能换取代码的安全...
描述 ceil(x) 函数返回一个大于或等于 x 的的最小整数。 语法 以下是 ceil() 方法的语法: import math math.ceil( x ) 注意：cei...