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gisleung/py_pytorch_learn

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018 model_pretrained.py 1.21 KB
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gisleung 提交于 2022-04-01 20:26 . 复习完毕
"""
使用官方提供的网络结构
# 作为前置网络,按需修改结构
"""
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, ReLU, Sigmoid, Linear, Flatten, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter("logs/018")
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./visionData", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)
# train_data = torchvision.datasets.ImageNet("./visionData", split="train", download=True,
# transform=torchvision.transforms.ToTensor())
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False) # 未训练
vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) # 训练好的网络
print(vgg16_true)
# 给现有网络结构添加层
vgg16_true.add_module("add_linear", nn.Linear(1000, 10))
print(vgg16_true)
vgg16_true.classifier.add_module("add_linear", nn.Linear(1000, 10))
print(vgg16_true)
# 修改现有网络结构
print(vgg16_false)
vgg16_false.classifier[6] = nn.Linear(4096, 10)
writer.close()
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https://gitee.com/gisleung/py_pytorch_learn.git
git@gitee.com:gisleung/py_pytorch_learn.git
gisleung
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