model.fc = nn.Linear(num_features, 50)

时间: 2023-07-22 08:54:51 浏览: 100
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ResNet模型权重.zip

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这是一个 PyTorch 中的语句，其中 `model` 是一个神经网络模型，`nn` 是 PyTorch 中的神经网络模块，`Linear` 是线性层，`num_features` 是输入特征的数量，`50` 是输出特征的数量。这条语句的作用是将 `model` 中的最后一层线性层的输出特征数量从 `num_features` 改为 `50`。这通常是为了适应不同的任务或者网络结构而进行的调整。
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self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self....
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train.docx

model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, len(classes)) model.to(DEVICE) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=LR) ### 5. 训练与评估 训练...

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)

- model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes)：将模型的全连接层修改为输出维度为config.num_classes的线性层。这个操作可能是为了适应新的分类任务，将模型的输出层调整为正确的类别数...

# 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) # 定义模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, len(labels))，这段代码有什么作用

然后，通过 model.fc.in_features 获取模型最后一个全连接层的输入特征数，将其赋值给变量 num_features。接着，将模型的最后一个全连接层替换为一个新的全连接层，其中输出维度为标签数 len(labels)。这样就可以将...

请解释下面的代码：model=resnet18() num_ftrs=model.fc.in_features model.fc=nn.Linear(num_ftrs,10) model.conv1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)

2. 定义了一个变量 "num_ftrs"，表示模型中全连接层（fc）的输入特征数。 3. 修改了模型中的全连接层，将输入特征数设置为 "num_ftrs"，输出特征数设置为 10。 4. 修改了模型中第一个卷积层（conv1），将输入通道数...

class ResNet_101(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ResNet_101, self).__init__() model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes, bias=True), ) self.net = model def forward(self, img): output = self.net(img) return output如何做def state_dict(self):

在这个方法中，你创建了一个名为state_dict的字典对象，并将整个模型的状态字典存储在其中的一个键值对中，键为'model'。你可以使用self.net.state_dict()方法来获取ResNet_101模型内部的所有参数的状态字典...

model.fc = nn.linear

具体来说，它将模型的输入特征数（model.fc.in_features）作为输入，输出特征数为CLASS_NUM的线性层。这样做是为了根据具体任务的类别数量将模型调整为适当的输出形式。 <span class="em">1</span><span class="em">...

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义视频特征提取模型class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(VideoFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) return x# 定义推荐模型class VideoRecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_videos, embedding_dim): super(VideoRecommendationModel, self).__init__() self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim) self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim) self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, user_ids, video_ids): user_embed = self.user_embedding(user_ids) video_embed = self.video_embedding(video_ids) x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return torch.sigmoid(x)# 加载数据data = np.load('video_data.npy')num_users, num_videos, embedding_dim = data.shapetrain_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])# 定义模型和优化器feature_extractor = VideoFeatureExtractor()recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())# 训练模型for epoch in range(10): for user_ids, video_ids, ratings in train_data: optimizer.zero_grad() video_features = feature_extractor(video_ids) ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids) loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings) loss.backward() optimizer.step() # 计算测试集准确率 test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]) test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]) test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean() print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))解释每一行代码

21. self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64): 定义一个全连接层，输入维度为 2*embedding_dim，输出维度为 64 22. self.fc2 = nn.Linear(64, 1): 定义一个全连接层，输入维度为 64，输出维度为 1 23. def...

LSTMMain_model = LSTMMain(input_size=features_num, output_len=output_length, lstm_hidden=dim, lstm_layers=num_blocks, batch_size=batch_size, device=device)根据这个写bp神经网络的代码

self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

model.fc = nn.Linear(num_ftrs, classes) model.to(DEVICE) # 定义优化器和学习率调整器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=model_lr) scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=EPOCHS, eta_...

model_ft.classifier = nn.Sequential()

new_classifier = nn.Sequential(nn.Linear(model_ft.fc.in_features, hidden_units), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=dropout_rate), nn.Linear(hidden_units, num_classes)) # 替换旧的classifier model_ft.classifier ...

model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True)

model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True) 这一行代码是在PyTorch的torchvision模块中，...classifier = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) model.fc = classifier # 替换原fc层

如果我使用resnet模型,该如何修改 model = model_load(class_num=len(class_names))

model.fc = nn.Linear(num_features, class_num) # 使用nn.Linear创建一个新的全连接层 # 加载预训练的权值 model.load_state_dict(torch.load('pretrained_resnet.pth')) # 如果需要启用冻结部分网络，只训练新...

jetson Orin NX 上，python3 train.py --model-dir=models/fruit data/fruit_A, 为了训练fruit_A, train.py 应该如何写/

model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) criterion = CrossEntropyLoss() optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001) 4. **定义训练循环**： python device = torch.device('...

使用torchvision.models.resnet50训练一个输出为20分类的模型，并用torch.save(model.state_dict(),存储，且能够被torch.load二次使用

model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 20) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): # ....

[ WARN:0@7.644] global C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\videoio\src\cap_gstreamer.cpp (862) cv::GStreamerCapture::isPipelinePlaying OpenCV | GStreamer warning: GStreamer: pipeline have not been created Traceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\PycharmProj\wheal-condition-identify\src\predict.py", line 8, in <module> model.load_state_dict(torch.load("../models/0.9664634466171265.pth")) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000, 2048]). size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000]).

self.fc = nn.Linear(2048, num_classes) # 修改fc层结构 def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return F.softmax(x, dim=1) ...

请同学们尝试修改以下代码，如修改网络结构、优化器、损失函数、学习率等，提升模型评估准确率，要求精度达到0.985。 In [2] # 定义模型结构 import paddle.nn.functional as F from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear # 多层卷积神经网络实现（可修改，例如加深网络层级） class MNIST(paddle.nn.Layer): def init(self): super(MNIST, self).init() #

self.fc1 = Linear(in_features=64*5*5, out_features=512) self.fc2 = Linear(in_features=512, out_features=10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.max_pool1(x) x = self...

给出一个cnn进行信道估计训练和测试的代码，用pytorch写，程序内包括snr_num,per_snr_num

self.fc1 = nn.Linear(in_features=256*8, out_features=512) self.fc2 = nn.Linear(in_features=512, out_features=32) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = nn.functional.relu(x) x = nn....

torchvision.models.mobilenet_v2

model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) # num_classes是你自定义的类别数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate) # 训练...

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