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： >>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(-5, 5, (5, 5)) >...
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如图所示，我们要计算任意两个向量之间的夹角。 （图中的坐标数字是估计值，随手给定） python代码如下 import math AB = [1,-3,5,-1] CD = [...
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引言 作为python 小白，总是觉得自己要做好百分之二百的准备，才能开始写程序。以至于常常整天在那看各种语法教程，学了几个月还是只会print('hello world')。 这样...