pytorch 迁移学习

在PyTorch中，实现迁移学习的方法有两种。一种是微调网络的方法，即更改最后一层全连接，并且微调训练网络。另一种是将模型看作特征提取器，冻结所有层并且更改最后一层，只训练最后一层。这样可以快速训练模型而准确率不低于自己训练的模型。

在实施迁移学习之前，我们需要准备数据并选择合适的模型。数据的准备包括选择数据增广的方式，而模型的选择可以使用PyTorch提供的预训练模型，如VGG16等。

在使用PyTorch进行迁移学习时，我们可以使用torchvision.models中的预训练模型。例如，可以使用models.vgg16(pretrained=True)来加载在ImageNet数据集上预训练的VGG16模型。然后，我们可以通过设置每个参数的requires_grad属性为False来冻结所有层，使其参数不会更新。

以上是关于在PyTorch中实现迁移学习的基本步骤和方法。具体的实现细节可以根据具体的需求和问题进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Pytorch】迁移学习(Transfer Learning)](https://blog.csdn.net/m0_51941269/article/details/128258212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch使用教程-迁移学习(几分钟即可训练好自己的模型)](https://blog.csdn.net/weixin_42263486/article/details/108302350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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