问题场景:如果需要对网络中预定义好的层进行更改,可以采用这个方法。
解决方法:
首先,可以通过 print 命令输出网络的结构,找到想要更改的层,以resnet18为例:
print(torchvision.models.resnet18())然后,就可以用下面的方法直接对指定层进行修改:
# 以删除为例,直接替换为空的 torch.nn.Sequential()
resnet.model.layer4[0].downsample = nn.Sequential()
文章介绍了在PyTorch中如何对预定义的网络模型如resnet18进行修改,例如通过print命令查看网络结构,然后直接对指定层如layer4[0].downsample进行更改,这里以删除层为例,将其替换为nn.Sequential()。
问题场景:如果需要对网络中预定义好的层进行更改,可以采用这个方法。
解决方法:
首先,可以通过 print 命令输出网络的结构,找到想要更改的层,以resnet18为例:
print(torchvision.models.resnet18())然后,就可以用下面的方法直接对指定层进行修改:
# 以删除为例,直接替换为空的 torch.nn.Sequential()
resnet.model.layer4[0].downsample = nn.Sequential()您可能感兴趣的与本文相关的镜像
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