载入预训练模型,如何选择训练的层 / 张生荣

pytorch载入预训练模型后,实现训练指定层

在解决一个任务时,我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune.比如,分类任务中,优异的深度学习网络有很多. ResNet, VGG, Xception等等... 并且这些模型参数已经在imagen ...

Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型:Xception,VGG16,VGG19,ResNet50,InceptionV3.在使用这些模型的时候,有一个参数include_top表示是否包 ...

已经有了一个预训练的模型,我需要从其中取出某一层,把该层的weights和biases赋值到新的网络结构中,可以使用tensorflow中的pywrap_tensorflow(用来读取预训练模型的参数 ...

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,Py ...

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_l ...

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 ...

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 ...

很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数,比如说:风格迁移.目标检测.图像标注等计算机视觉中常见的任务.那么到底如何加载Vgg模型呢?Vgg文件的参数到底有何意义呢?加载后的模型该如何使用呢? ...

写这个博客的关键Bug: Value passed to parameter 'input' has DataType uint8 not in list of allowed values: flo ...

问题keras使用预训练模型vgg16分类,损失和准确度不变. 细节:使用keras训练一个两类数据,正负比例1:3,在vgg16后添加了几个全链接并初始化了.并且对所有层都允许训练. 但是准确度一直 ...

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_di ...

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 ...

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获 ...

这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集: keras_mnist.py from sklearn.preprocessing import Labe ...

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 ...

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, c ...

pytorch中如果自己搭建网络并且加载别人的与训练模型的话,如果模型和参数不严格匹配,就可能会出问题,接下来记录一下我的解决方法. 两个有序字典找不同模型的参数和pth文件的参数都是有序字典(Or ...

代码如下复制代码代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "ht ...

目录 1. 下载darknet源码 2. 修改darknet的Makefile文件 3. 准备数据集 4. 修改voc_label.py 5. 下载预训练模型 6. 修改./darknet/cfg/v ...