如何让swin-unet模型不加载权重从头开始训练

您可以使用以下代码来让swin-unet模型不加载权重从头开始训练：

model = SwinUNet(num_classes=2, in_channels=3)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# Train the model from scratch
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

这样，您就可以从头开始训练swin-unet模型，而不加载任何预训练权重。

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Swin-Unet在训练时不加载预训练权重的方法是将pretrained参数设置为False。具体来说，在使用Swin-Unet进行训练时，可以在代码中设置pretrained=False，这样就可以不加载预训练权重。

在Swin-Unet模型上应用迁移学习，如何设置多尺度训练参数以提高脊柱多类别分割的准确性？

针对你的技术疑问，建议你查阅《Swin-Unet实现磁共振脊柱20类多尺度自适应分割》这一资料。在此文档中，Swin-Unet模型被应用于磁共振成像中的脊柱多类别分割任务，详细探讨了如何通过迁移学习和自适应多尺度训练技术提高分割准确性。

参考资源链接：[Swin-Unet实现磁共振脊柱20类多尺度自适应分割](https://wenku.csdn.net/doc/6pobsqhvs4?spm=1055.2569.3001.10343)

为了设置多尺度训练参数，你可以参考研究中使用的train脚本。该脚本通过随机缩放输入数据，将输入图像尺寸设置在0.8到1.2倍的范围内，这有助于模型学习到不同尺度下图像的特征表示，从而提高泛化能力。在迁移学习方面，研究团队利用预训练权重，通过调整学习率和使用cos衰减策略来快速适应新的分割任务，并在训练过程中保留了详细的训练日志和图像绘制结果，以便于监控模型性能和进行后续分析。
通过掌握这些关键技术点和操作步骤，你将能够更好地配置Swin-Unet模型，优化多尺度训练过程，并应用迁移学习提升对磁共振成像中脊柱的多类别分割准确性。在学习完当前问题的相关内容后，为了深入理解Swin-Unet模型以及迁移学习和多尺度训练在医学图像分割中的应用，建议继续参考《Swin-Unet实现磁共振脊柱20类多尺度自适应分割》中的详细章节和实验结果，以实现更全面的学习和实践。

参考资源链接：[Swin-Unet实现磁共振脊柱20类多尺度自适应分割](https://wenku.csdn.net/doc/6pobsqhvs4?spm=1055.2569.3001.10343)