PyTorch实战（6）——模型微调详解

0. 前言

在本节中，我们将首先简要了解 AlexNet 的架构以及如何使用 PyTorch 构建一个 AlexNet 模型。然后，我们将探索 PyTorch 的预训练 CNN 模型库，最后使用一个预训练的 AlexNet 模型进行微调，应用于图像分类任务，并进行预测。

1. AlexNet

AlexNet 是 LeNet 的继任者，其架构上进行了增量式的改进，例如使用了 8 层( 5 层卷积层和 3 层全连接层)，模型参数从 60000 增加到 6000 万，并且使用了 MaxPool 代替 AvgPool。此外，AlexNet 的训练和测试使用了一个更大的数据集——ImageNet，其大小超过 100 GB，而 LeNet 则使用了 MNIST 数据集。AlexNet 的出现真正革新了卷积神经网络 (Convolutional Ne