pytorch 更改预训练模型网络结构的方法

一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)：

resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])

那么，接下来就可以构建我们的网络了：

class Net(nn.Module):
  def __init__(self , model):
    super(Net, self).__init__()
    #取掉model的后两层
    self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])

    self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)
    self.pool_layer = nn.MaxPool2d(32)
    self.Linear_layer = nn.Linear(2048, 8)

  def forward(self, x):
    x = self.resnet_layer(x)

    x = self.transion_layer(x)

    x = self.pool_layer(x)

    x = x.view(x.size(0), -1) 

    x = self.Linear_layer(x)

    return x

最后，构建一个对象，并加载resnet预训练的参数就可以啦～

resnet = models.resnet50(pretrained=True)
model = Net(resnet)

以上这篇pytorch 更改预训练模型网络结构的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

    实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda() y = Variable(torch.FloatTensor([4,

  • pytorch打印网络结构的实例

    pytorch打印网络结构的实例

    最简单的方法当然可以直接print(net),但是这样网络比较复杂的时候效果不太好,看着比较乱:以前使用caffe的时候有一个网站可以在线生成网络框图,tensorflow可以用tensor board,keras中可以用model.summary().或者plot_model().pytorch没有这样的API,但是可以用代码来完成. (1)安装环境:graphviz conda install -n pytorch python-graphviz 或: sudo apt-get instal

  • python PyTorch预训练示例

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理. 直接加载预训练模型 如果我们使用的模型和原模型完全一样,那么我们可以直接加载别人训练好的模型: my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_state_dict(

  • pytorch构建网络模型的4种方法

    pytorch构建网络模型的4种方法

    利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

  • pytorch 更改预训练模型网络结构的方法

    一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数,这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构,在此基础上进行修改即可,修改方法如下(去除后两层): resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) 那么,接下来就可以构建我们的网络了: class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取

  • pytorch载入预训练模型后,实现训练指定层

    1.有了已经训练好的模型参数,对这个模型的某些层做了改变,如何利用这些训练好的模型参数继续训练: pretrained_params = torch.load('Pretrained_Model') model = The_New_Model(xxx) model.load_state_dict(pretrained_params.state_dict(), strict=False) strict=False 使得预训练模型参数中和新模型对应上的参数会被载入,对应不上或没有的参数被抛弃. 2.

  • 解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

    一.Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配 最近想着修改网络的预训练模型vgg.pth,但是发现当我加载预训练模型权重到新建的模型并保存之后. 在我使用新赋值的网络模型时出现了key不匹配的问题 #加载后保存(未修改网络) base_weights = torch.load(args.save_folder + args.basenet) ssd_net.vgg.load_state_dict(base_weights) torch.save(ssd_net.state_dict(),

  • Pytorch加载部分预训练模型的参数实例

    前言 自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后,感觉Pytorch的优点妙不可言,各种设计简洁,方便研究网络结构修改,容易上手,比TensorFlow的臃肿好多了.对于深度学习的初学者,Pytorch值得推荐.今天主要主要谈谈Pytorch是如何加载预训练模型的参数以及代码的实现过程. 直接加载预选脸模型 如果我们使用的模型和预训练模型完全一样,那么我们就可以直接加载别人的模型,还有一种情况,我们在训练自己模型的过程中,突然中断了,但只要我们保存了之前的模型的参数也可以使用下面的代码直

  • 使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)

    本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet,使用了两种方法,一种是直接加载预训练模型,并根据自己的需要微调(将最后一层全连接层输出由1000改为10),另一种是手动搭建. 构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类,要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法,这里我自己的理解是,搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中,每次正向传递需要计算的部分写在forward中,例如把矩阵压平之类的. 加载预训练ale

  • pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道

    如何把imagenet预训练的模型,输入层的通道数随心所欲的修改,从而来适应自己的任务 #增加一个通道 w = layers[0].weight layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, w[:, :1, :, :]), dim=1)) #方式2 w =

  • PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)

    使用预训练模型的代码如下: # 加载预训练模型 resNet50 = models.resnet50(pretrained=True) ResNet50 = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=2) # 读取参数 pretrained_dict = resNet50.state_dict() model_dict = ResNet50.state_dict() # 将pretained_dict里不属于model_dict的键剔除掉 pret

  • MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换方式

    预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务.今天刚好DPN预训练模型转换问题,顺手将这个过程记录一下. 核心转换函数如下所示: def convert_from_mxnet(model, checkpoint_prefix, debug=False): _, mxnet_weights, mxnet_aux = mxnet.model.load_checkpoint(checkpoint_prefix, 0) remapped_state = {} for state_key in m

  • 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 修改部分层,仍然调用之前的模型参数. resnet = resnet50(pretrained=False) resnet.load_state_dict(torch.load(args.predir)) res_conv31 = Bottleneck_dilated(1024, 256,dilated_rate = 2) print("---------------------",res_conv31) print("---

  • 利用Pytorch实现获取特征图的方法详解

    目录 简单加载官方预训练模型 图片预处理 提取单个特征图 提取多个特征图 简单加载官方预训练模型 torchvision.models预定义了很多公开的模型结构 如果pretrained参数设置为False,那么仅仅设定模型结构:如果设置为True,那么会启动一个下载流程,下载预训练参数 如果只想调用模型,不想训练,那么设置model.eval()和model.requires_grad_(False) 想查看模型参数可以使用modules和named_modules,其中named_modul

随机推荐