torch自带的vgg16
时间: 2023-10-21 11:22:54 浏览: 100
是的,PyTorch提供了torchvision.models模块,其中包含了预训练的VGG16模型。你可以使用它来进行图像分类任务或者特征提取。要使用VGG16模型,首先需要导入相关的模块和函数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
```
然后,你可以通过调用`models.vgg16()`来创建一个预训练的VGG16模型实例:
```python
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
```
这将下载VGG16模型的预训练权重并加载到模型中。现在,你可以使用这个模型来进行图像分类或者特征提取了。
相关问题
pytorch 自带的vgg16
PyTorch自带的VGG16模型可以通过以下方式调用和使用:
```pythonimport torchvision# 加载预训练的VGG16模型vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
# 打印VGG16的结构print(vgg16)
```
该代码片段将打印出VGG16模型的结构信息。另外,VGG16模型可以保存和读取,有两种保存方式:
- 方法1:保存整个模型的结构和参数```pythontorch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth")
```
可以通过以下方式加载模型:
```pythonmodel = torch.load("vgg16_method1.pth")
```
- 方法2:只保存模型的参数(推荐)
```pythontorch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth")
```
可以通过以下方式加载模型:
```pythonvgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))
```
以上是关于加载和保存VGG16模型的示例代码。同时,你可以根据自己的需求自定义PyTorch的Dataset类,以下是一个Dataset类的基本框架示例:
```pythonfrom torch.utils.data import Datasetclass My_Dataset(Dataset):
def __init__(self):
pass def __len__(self):
pass def __getitem__(self, idx):
pass```
希望以上信息能够解答您的问题。
修改pytorch自带vgg19的输入通道数
要修改PyTorch自带的VGG19的输入通道数,需要对其进行修改。具体步骤如下:
1. 从PyTorch中导入VGG19模型:
```python
import torch
import torchvision.models as models
vgg19 = models.vgg19(pretrained=True)
```
2. 查看VGG19的结构,可以看到其输入通道数为3:
```python
print(vgg19)
```
输出:
```
VGG(
(features): Sequential(
(0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU(inplace=True)
(2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(3): ReLU(inplace=True)
(4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
...
```
3. 修改VGG19的输入通道数为1:
```python
import torch.nn as nn
class VGG19(nn.Module):
def __init__(self):
super(VGG19, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
...
)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 1000),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
```
4. 实例化修改后的VGG19模型:
```python
vgg19 = VGG19()
```
现在,你就可以使用修改后的VGG19模型来进行训练或预测了。
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