PyTorch入门学习(十五):现有网络模型的使用及修改

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch入门学习(十五):现有网络模型的使用及修改。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

一、使用现有网络模型

二、修改现有网络模型


一、使用现有网络模型

PyTorch提供了许多流行的深度学习模型,这些模型在大规模图像数据集上进行了预训练。其中一个著名的模型是VGG16。下面是如何使用VGG16模型的示例代码:

import torchvision
from torch import nn
from torchvision.models import VGG16

# 使用不带预训练权重的VGG16模型
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)

# 使用预训练权重的VGG16模型
vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)

print(vgg16_false)
print(vgg16_true)

在上述代码中,使用torchvision.models.vgg16来加载VGG16模型。通过pretrained参数,我们可以选择是否加载预训练的权重。vgg16_false代表一个不带预训练权重的VGG16模型,而vgg16_true代表一个带有预训练权重的模型。

二、修改现有网络模型

一旦加载了现有的网络模型,可以对其进行修改,以满足特定任务的需求。下面是如何修改VGG16模型的示例代码:

import torchvision
from torch import nn
from torchvision.models import VGG16

# 加载带有预训练权重的VGG16模型
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)

# 添加一个新的线性层,将输出从1000类修改为10类
vgg16.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000, 10))

# 修改VGG16模型的最后一个全连接层
vgg16.classifier[6] = nn.Linear(4096, 10)

print(vgg16)

在上述代码中,加载了一个带有预训练权重的VGG16模型,并通过add_module方法添加了一个新的线性层,将输出从1000类修改为10类。此外,还演示了如何通过修改模型的索引来改变VGG16模型的最后一个全连接层。

这种方法可以帮助您快速构建适用于特定任务的模型,而无需从头开始训练整个网络。

完整代码如下:

import torchvision
from torch import nn
from torchvision.models import VGG16_Weights

# train_data = torchvision.datasets.ImageNet("D:\\Python_Project\\pytorch\\data_image_net",split="train",download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())

# 错误原因:参数pretrained自0.13起已弃用,将在0.15后删除,要改用“weights”。
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(weights=None)
vgg16_true = torchvision.models.vgg16(weights=VGG16_Weights.DEFAULT)

# print(vgg16_true)

# 要想用于 CIFAR10 数据集, 可以在网络下面多加一行,转成10分类的输出,这样输出的结果,跟下面的不一样,位置不一样
# vgg16_true.add_module('add_Linear',nn.Linear(1000,10))
# print(vgg16_true)

vgg16_true.classifier.add_module('add_linear',nn.Linear(1000,10))
# 层级不同
# 如何利用现有的网络,改变结构
print(vgg16_true)

# 上面是添加层,下面是如何修改VGG里面的层内容
print(vgg16_false)
vgg16_false.classifier[6] = nn.Linear(4096,10)  # 中括号里的内容,是网络输出结果自带的索引,套进这种格式,就可以直接修改那一层的内容
print(vgg16_false)

参考资料:

视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-743649.html

到了这里,关于PyTorch入门学习(十五):现有网络模型的使用及修改的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • PyTorch入门学习(六):神经网络的基本骨架使用

    目录 一、引言 二、创建神经网络骨架 三、执行前向传播 一、引言 神经网络是深度学习的基础。在PyTorch中,可以使用 nn.Module 类创建自定义神经网络模型。本文将演示如何创建一个简单的神经网络骨架并执行前向传播操作。 二、创建神经网络骨架 首先,导入PyTorch库并创建

    2024年02月08日
    浏览(40)
  • PyTorch入门学习(九):神经网络-最大池化使用

    目录 一、数据准备 二、创建神经网络模型 三、可视化最大池化效果 一、数据准备 首先,需要准备一个数据集来演示最大池化层的应用。在本例中,使用了CIFAR-10数据集,这是一个包含10个不同类别图像的数据集,用于分类任务。我们使用PyTorch的 torchvision 库来加载CIFAR-10数据

    2024年02月07日
    浏览(31)
  • PyTorch入门学习(十二):神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

    目录 一、介绍 二、先决条件 三、代码解释 一、介绍 在深度学习领域,构建复杂的神经网络模型可能是一项艰巨的任务,尤其是当您有许多层和操作需要组织时。幸运的是,PyTorch提供了一个方便的工具,称为Sequential API,它简化了神经网络架构的构建过程。在本文中,将探

    2024年02月05日
    浏览(41)
  • Pytorch迁移学习使用MobileNet v3网络模型进行猫狗预测二分类

    目录 1. MobileNet 1.1 MobileNet v1 1.1.1 深度可分离卷积  1.1.2 宽度和分辨率调整 1.2 MobileNet v2 1.2.1 倒残差模块 1.3 MobileNet v3 1.3.1 MobieNet V3 Block  1.3.2 MobileNet V3-Large网络结构 1.3.3 MobileNet V3预测猫狗二分类问题 送书活动   MobileNet v1 是MobileNet系列中的第一个版本,于2017年由Google团队提

    2024年02月14日
    浏览(38)
  • Python使用pytorch深度学习框架构造Transformer神经网络模型预测红酒分类例子

    经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本,每个样本有13个特征,可以用于分类任务。 具体每个字段的含义如下: alcohol:酒精含量百分比 malic_acid:苹果酸含量(克/升) ash:灰分含量(克/升) alcalinity_of_ash:灰分碱度(以mEq/L为单位)

    2024年02月02日
    浏览(41)
  • PyTorch入门学习(八):神经网络-卷积层

    目录 一、数据准备 二、创建卷积神经网络模型 三、可视化卷积前后的图像 一、数据准备 首先,需要准备一个数据集来演示卷积层的应用。在这个示例中,使用了CIFAR-10数据集,该数据集包含了10个不同类别的图像数据,用于分类任务。使用PyTorch的 torchvision 库来加载CIFAR-1

    2024年02月07日
    浏览(43)
  • Keras可以使用的现有模型

    官网:https://keras.io/api/applications/ 一些使用的列子:  ResNet50:分类预测 VGG16:用作特征提取器时,不需要最后的全连接层,所以实例化模型时参数  include_top=False 网上例子解释: VGG19: Fine-tune InceptionV3:微调训练一个新类别 Build InceptionV3:自定义tensor,输入V3

    2024年02月19日
    浏览(32)
  • PyTorch入门学习(十):神经网络-非线性激活

    目录 一、简介 二、常见的非线性激活函数 三、实现非线性激活函数 四、示例:应用非线性激活函数 一、简介 在神经网络中,激活函数的主要目的是引入非线性特性,从而使网络能够对非线性数据建模。如果只使用线性变换,那么整个神经网络就会退化为一个线性模型,因

    2024年02月06日
    浏览(43)
  • 【深度学习PyTorch入门】6.Optimizing Model Parameters 优化模型参数

    现在我们有了模型和数据,是时候通过优化数据上的参数来训练、验证和测试我们的模型了。训练模型是一个迭代过程;在每次迭代中,模型都会对输出进行猜测,计算其猜测中的误差( 损失 ),收集相对于其参数的导数的误差(如我们在上一节中看到的),并使用梯度下

    2024年01月24日
    浏览(60)
  • Pytorch入门学习——快速搭建神经网络、优化器、梯度计算

    我的代码可以在我的Github找到 GIthub地址 https://github.com/QinghongShao-sqh/Pytorch_Study 因为最近有同学问我如何Nerf入门,这里就简单给出一些我的建议: (1)基本的pytorch,机器学习,深度学习知识,本文介绍的pytorch知识掌握也差不多. 机器学习、深度学习零基础的话B站​吴恩达、

    2024年02月14日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包