1. 程式人生 > >pytorch 更改預訓練模型網路結構

pytorch 更改預訓練模型網路結構

一個繼承nn.module的model它包含一個叫做children()的函式,這個函式可以用來提取出model每一層的網路結構,在此基礎上進行修改即可,修改方法如下(去除後兩層):
resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])

那麼,接下來就可以構建我們的網路了:
class Net(nn.Module):
    def __init__(self , model):
        super(Net, self).__init__()
        #取掉model的後兩層
        self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])
        
        self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)
        self.pool_layer = nn.MaxPool2d(32)  
        self.Linear_layer = nn.Linear(2048, 8)
        
    def forward(self, x):
        x = self.resnet_layer(x)
 
        x = self.transion_layer(x)
 
        x = self.pool_layer(x)
 
        x = x.view(x.size(0), -1) 
 
        x = self.Linear_layer(x)
        
        return x

最後,構建一個物件,並載入resnet預訓練的引數就可以啦~
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
model = Net(resnet)