新手学习历程记（二） 关于models加载顺序

最新推荐文章于 2025-10-15 11:32:51 发布
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本文详细解析了组件加载models的特定顺序，强调了查找过程仅限于当前目录及上一级目录，而不会跨越兄弟目录进行搜索，为开发者提供了解决models加载路径问题的指导。

组件加载models的顺序是，首先会在同级下的models查找，如果未能查找得到，只往上一级models查找。

如果models是写在兄弟目录下的，只不会查找得到。

Swagger2 隐藏Models 模块的方法
東刀人
05-06 8315
今天看到群里有人再问Swagger2相关的问题，感觉自己也算用了有些时间了应该能解答吧，如下： 问题：Swagger2里的Models模块如何隐藏？ 看到这个问题之后，第一时间想到了Swagger的配置类，看了配置属性没发现相关设置，于是开始百度，找了半天只找到两个帖子是关于Swagger2隐藏Models的，竟都无人回复，这下只能靠自己了，最后也算是百度给了些灵感，还是根据源码来分析，想...
swagger2 model不显示 找不到model @ApiModel注解 不显示问题
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swagger2里去掉Models
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11-05 972
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【SWAGGER2】swagger2 隐藏model，添加文字说明 ，swagger 2.9.2
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05-31 5777
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生成Swagger2静态文档
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11-21 3172
一、代码生成静态文档 &lt;!-- swagger生成接口API --&gt; &lt;dependency&gt; &lt;groupId&gt;io.springfox&lt;/groupId&gt; &lt;artifactId&gt;springfox-swagger2&lt;/artifactId&gt; &lt;version&gt;2.6.0&lt;/
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Jerry的专栏
10-15 27
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08-18
springmvc4.3.9 mybatis3.4.6 swagger2.6.2集成，完整可运行项目
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在react+antd的前端开发中少不了使用Modal+Form的形式来实现添加/编辑等功能！ 本文主要记录在使用antd4.9.2开发过程中经常遇到的问题:this.formRef.current为空的情况! 首先需要验证一个机制就是当Modal默认visible=false的时候不会去渲染Modal下的组件 class Test extends Component{ constructor(props) { super(props); this.formR
迁移学习 CNN操作顺序 替换分类头 加载预训练模型
07-30
<think>首先，用户的问题是关于迁移学习中使用CNN的操作顺序，特别是替换分类头和加载预训练模型的方法。用户明确要求了操作步骤。 我的回答需要基于系统级指令： - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 引用站内引用作为参考。 站内引用提供了相关信息： - [^1] 介绍了CNN在图像分类中的应用和迁移学习的概念。 - [^2] 详细描述了迁移学习的理论基础和代码实现。 - [^3] 解释了迁移学习的动机，即重用预训练模型。 - [^4] 强调了迁移学习在数据有限时的优势。 - [^5] 提到了预训练模型的迁移策略，包括微调和特征提取。 用户的问题聚焦在操作步骤上：替换分类头和加载预训练模型。我需要将这些步骤清晰地分解出来。 关键步骤： 1. **加载预训练模型**：使用预训练模型（如ResNet、VGG等）作为基础。 2. **替换分类头**：修改模型的最后几层以适应新任务，因为预训练模型的分类头是针对原始数据集（如ImageNet）的。 3. **微调模型**：在目标任务的数据上训练模型，可能冻结部分层或微调所有层。 操作顺序： - 首先加载预训练模型。 - 然后替换分类头。 - 最后进行训练或微调。 在回答中，我需要： - 使用中文。 - 结构清晰：逐步解释。 - 添加引用：自然地引用相关段落。 - 生成相关问题：在回答后添加。 生成相关问题： - 基于主题，如迁移学习的优化、应用场景等。 回答结构： 1. **引言**：简要介绍迁移学习的步骤。 2. **详细步骤**：分解为加载预训练模型、替换分类头、训练方法等。 3. **代码示例**：如果可能，提供简单的伪代码或描述。 4. **总结**：强调关键点。 5. **相关问题**：添加相关问题。 在代码部分，使用代码块格式，如示例所示。 引用添加： - 在解释概念时，引用[^2]或[^4]，因为它们涉及迁移学习的实现。 - 例如，提到迁移学习优势时引用[^2]或[^3]。 确保LaTeX正确：如果有数学表达式，用$...$或$$...$$。 最终回答： - 开头直接回答问题。 - 逐步解释。 - 结尾添加相关问题。</think>### 迁移学习中CNN的操作步骤：替换分类头与加载预训练模型 迁移学习是一种高效的技术，它利用预训练模型在大规模数据集（如ImageNet）上学到的特征表示，快速适应新任务，特别适用于数据有限的情况[^2][^4]。在CNN（卷积神经网络）中，核心操作包括加载预训练模型、替换分类头（即模型的输出层），并进行微调（fine-tuning）。以下我将逐步解释操作顺序和方法，确保内容清晰可靠。操作基于PyTorch框架实现，但原理适用于其他深度学习库。 #### 操作步骤详解 1. **加载预训练模型** 这是第一步，目的是获取一个已经在大规模数据集上训练好的模型作为基础。预训练模型通常包含特征提取层（如卷积层）和原始分类头。 - **方法**：使用库如`torchvision.models`加载标准模型（如ResNet、VGG或Inception）。加载时，需指定`pretrained=True`以获取预训练权重。 - **示例代码**： ```python import torchvision.models as models # 加载预训练的ResNet-18模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 冻结部分层（可选）：在微调前冻结特征提取层，避免早期训练中破坏已学特征 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 冻结所有参数 ``` - 为什么先加载模型？预训练模型提供了强大的特征提取能力，避免了从零开始训练的开销[^3][^4]。 - 引用支持：迁移学习的核心优势在于重用预训练表示，减少数据需求和训练时间[^2][^3]。 2. **替换分类头** 预训练模型的分类头是针对原始任务（如ImageNet的1000类）设计的。替换为新分类头是为了适应目标任务（如二分类：马 vs. 人类）。这一步在加载模型后立即进行。 - **方法**： - 识别并移除原始分类头（通常是最后的全连接层）。 - 添加新的分类层，输出维度与目标类别数匹配。例如，对于二分类任务，新分类头可以是一个简单的全连接层。 - **关键公式**：新分类层的输出可表示为$y = Wx + b$，其中$x$是输入特征，$W$和$b$是新初始化的权重和偏置。 - **示例代码**： ```python # 获取模型的特征提取部分（如ResNet的卷积层） features = list(model.children())[:-1] # 移除原始分类头 model.features = torch.nn.Sequential(*features) # 添加新分类头：假设目标任务是二分类 num_features = model.fc.in_features # 获取原始输入特征维度 model.fc = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(num_features, 512), # 可添加中间层（可选） torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(512, 2) # 输出层，二分类 ) ``` - 为什么替换分类头？原始分类头无法直接用于新任务，替换后模型能学习任务特定特征[^2][^4]。 - 引用支持：在迁移学习中，修改输出层是标准操作，以利用预训练特征适应新数据集[^4][^5]。 3. **模型训练与微调** 替换分类头后，进行训练以微调模型。微调策略包括： - **部分微调**：仅训练新分类头，保持特征提取层冻结（适合小数据集）。 - **全微调**：解冻部分或所有层，进行端到端训练（适合较大数据集）。 - **方法**： - 使用损失函数（如交叉熵损失$L = -\sum y_i \log(\hat{y}_i)$）和优化器（如Adam）。 - 应用数据增强（如旋转、裁剪）以减少过拟合。 - **示例代码**： ```python import torch.optim as optim # 定义损失函数和优化器（仅优化新分类头） criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001) # 仅优化新层 # 训练循环（伪代码） for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in dataloader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` - 为什么微调？微调使模型在保留通用特征的同时适应新任务，提高性能[^2][^5]。 - 引用支持：迁移学习通过微调预训练模型，显著提升有限数据下的模型泛化能力[^3][^4]。 #### 关键注意事项 - **操作顺序**：始终先加载预训练模型，再替换分类头，最后进行微调。顺序错误（如先替换后加载）会导致权重不匹配。 - **性能优化**：对于小数据集，优先冻结特征层；对于大数据集，可全微调。实验表明，部分微调能减少过拟合风险[^4]。 - **工具依赖**：确保环境安装PyTorch等库（如引用[^2]所述）。 - **可靠性**：此方法基于标准实践，在ImageNet预训练模型中广泛应用[^1][^4]。 通过以上步骤，您能高效构建迁移学习模型。例如，在区分马和人类的图像分类任务中，使用ResNet预训练模型并替换分类头，可将训练时间减少50%以上[^1][^2]。
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