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。
如下所示： #coding=utf-8 import Tkinter top=Tkinter.Tk() #400x300：代表初始化时主窗口的大小，300,100分别代表窗口的初始...
pyserial模块封装了对串口的访问，兼容各种平台。 安装 pip insatll pyserial 初始化 简单初始化示例 import serial ser = se...
本文实例讲述了python实现从一组颜色中找出与给定颜色最接近颜色的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 这段代码非常有用，可以找到指定颜色相似的颜色，比如有一组8个颜色，现在给定...
本文实例讲述了Python采用socket模拟TCP通讯的实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 对于TCP server端的创建而言，分为如下几个步骤： 创建socket对...
本文实例讲述了wxPython使用系统剪切板的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 程序运行效果如下图所示： 主要代码如下： import wx ################...