之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把
最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下：
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to(device)
首先模型结构是必须要传入的，然后把最后一层的输出改为自己所需的数目
以上知识点很简单，大家可以测试下，感谢大家的阅读和对【听图阁-专注于Python设计】的支持。
在test.py中可以通过如下代码直接生成带weight的pb文件，也可以通过tf官方的freeze_graph.py将ckpt转为pb文件。 constant_graph = gr...
如下所示： import os import re import string file = open("data2.txt") p1 = re.compile(r"^(\d...
应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现 如下图为进行测试的gakki101和gakki102，分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT...
一、AIML是什么 AIML全名为Artificial Intelligence Markup Language（人工智能标记语言），是一种创建自然语言软件代理的XML语言，是由Ric...
本文实例讲述了Python+Socket实现基于UDP协议的局域网广播功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 服务器端： # udp_gb_server.py '''服务端（UDP协...