pytorch 更改预训练模型网络结构的方法

在PyTorch中，我们可以使用预训练模型来加速模型训练和提高模型性能。但是，有时候我们需要更改预训练模型的网络结构以适应我们的任务需求。以下是使用PyTorch更改预训练模型网络结构的完整攻略，包括两个示例说明。

1. 更改预训练模型的全连接层

以下是使用PyTorch更改预训练模型的全连接层的步骤：

1. 导入必要的库

python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

1. 加载预训练模型

python
# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

1. 更改全连接层

python
# 更改全连接层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)

1. 训练模型

python
# 训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# ...

运行上述代码，即可加载预训练模型并更改全连接层，然后训练模型。

2. 更改预训练模型的卷积层

以下是使用PyTorch更改预训练模型的卷积层的步骤：

1. 导入必要的库

python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

1. 加载预训练模型

python
# 加载预训练模型
model = models.vgg16(pretrained=True)

1. 更改卷积层

python
# 更改卷积层
model.features[0] = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

1. 训练模型

python
# 训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# ...

运行上述代码，即可加载预训练模型并更改卷积层，然后训练模型。

以上就是使用PyTorch更改预训练模型网络结构的完整攻略，包括两个示例说明。