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。
一切皆是对象 在 Python 一切皆是对象，包括所有类型的常量与变量，整型，布尔型，甚至函数。 参见stackoverflow上的一个问题 Is everything an objec...
题目描述 输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。 这个题目完成的思路有很多，很多排序算法都可以完成既定...
第一种方法：特点是直接、容易理解，缺点是速度慢，只能实现循环左移。 def demo(lst, k): temp = lst[:] for i in range(k):...
尽管Python事实上并不是一门纯函数式编程语言，但它本身是一门多范型语言，并给了你足够的自由利用函数式编程的便利。函数式风格有着各种理论与实际上的好处（你可以在Python的文档中找到...
如下所示： >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功...