在PyTorch中使用预训练的模型进行迁移学习可以通过以下步骤实现

lewis 2年前 (2023-11-13) 阅读数 6 #技术

在PyTorch中使用预训练的模型进行迁移学习可以通过以下步骤实现：

importtorchvision.modelsasmodels

#Loadpre-trainedResNet-50model
model=models.resnet50(pretrained=True)

修改模型的最后一层：由于迁移学习通常涉及到不同的任务，需要将预训练模型的最后一层替换为新的全连接层，以适应新的任务要求。

importtorch.nnasnn

#Modifythelastlayerofthemodel
num_ftrs=model.fc.in_features
model.fc=nn.Linear(num_ftrs,num_classes)#num_classes为新任务的类别数

设置优化器和损失函数：根据新任务的要求设置优化器和损失函数。

importtorch.optimasoptim

criterion=nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)

训练模型：使用新的数据集对模型进行训练。

#训练代码

通过以上步骤，您可以在PyTorch中使用预训练的模型进行迁移学习。

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