pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

PyTorch预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

在使用PyTorch预训练模型时，有时需要读取模型的参数并进行修改。然而，这个过程中可能会遇到一些填坑问题。本文将提供一个完整的攻略，帮助您解决这些问题。

步骤1：下载预训练模型

首先，您需要下载预训练模型。您可以从PyTorch官方网站或其他来源下载预训练模型。在本文中，我们将使用ResNet18作为示例。

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

步骤2：读取模型参数

接下来，您需要读取模型的参数。您可以使用以下代码来读取模型的参数：

params = model.state_dict()

步骤3：修改模型参数

现在，您可以修改模型的参数。例如，您可以将所有卷积层的卷积核大小从3x3修改为5x5：

for name, param in params.items():
    if 'conv' in name and 'weight' in name:
        param[:] = torch.randn(param.shape[0], param.shape[1], 5, 5)

步骤4：加载修改后的参数

最后，您需要将修改后的参数加载回模型中。您可以使用以下代码来加载修改后的参数：

model.load_state_dict(params)

示例1：修改ResNet18的全连接层

在这个示例中，我们将修改ResNet18的全连接层。具体来说，我们将将全连接层的输出大小从1000修改为10。

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

# 修改全连接层
params = model.state_dict()
params['fc.weight'] = torch.randn(10, 512)
params['fc.bias'] = torch.randn(10)
model.load_state_dict(params)

在这个示例中，我们首先加载ResNet18预训练模型。然后，我们读取模型的参数，并将全连接层的输出大小从1000修改为10。最后，我们将修改后的参数加载回模型中。

示例2：修改VGG16的卷积层

在这个示例中，我们将修改VGG16的卷积层。具体来说，我们将将所有卷积层的卷积核大小从3x3修改为5x5。

import torch
import torchvision.models as models

model = models.vgg16(pretrained=True)

# 修改卷积层
params = model.state_dict()
for name, param in params.items():
    if 'conv' in name and 'weight' in name:
        param[:] = torch.randn(param.shape[0], param.shape[1], 5, 5)
model.load_state_dict(params)

在这个示例中，我们首先加载VGG16预训练模型。然后，我们读取模型的参数，并将所有卷积层的卷积核大小从3x3修改为5x5。最后，我们将修改后的参数加载回模型中。

总之，通过本文提供的攻略，您可以轻松地读取和修改PyTorch预训练模型的参数。