修改经典网络alexnet和resnet的最后一层用作分类

已于 2023-04-17 15:05:41 修改
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文章标签： pytorch 计算机视觉 深度学习 cnn 神经网络
于 2023-04-13 20:29:05 首次发布
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修改经典网络有两个思路，一个是重写网络结构，比较麻烦，适用于对网络进行增删层数。

【CNN】搭建AlexNet网络——并处理自定义的数据集（猫狗分类）_猫狗分类数据集_fckey的博客-优快云博客

一个就是加载然后修改。

对Alexnet

 alexnet=models.AlexNet()
 alexnet.classifier[6]=nn.Linear(2048,2)
 print(alexnet)

输出为

对resnet

也可以修改的复杂一点

pytorch调用库的resnet50网络时修改最后的fc层_mymodel.fc = nn.linear(inchannel, 13)_后知还就那个后觉的博客-优快云博客

 model=models.resnet101(pretrained=True)
    # 提取fc层中固定的参数
    fc_features = model.fc.in_features
    # 修改类别为9
    model.fc = nn.Linear(fc_features, 9)
    print(model)

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