如何将VGG最后的全连接层改为输出637
时间: 2024-05-06 13:14:52 浏览: 12
要将VGG的最后一个全连接层改为输出637,需要进行以下步骤:
1. 加载预训练的VGG模型,可以使用PyTorch提供的torchvision.models.vgg16(pretrained=True)函数加载。
2. 从加载的模型中提取最后一个全连接层,可以使用model.classifier[-1]来获取最后一层。
3. 将最后一个全连接层替换为输出637的全连接层,可以使用torch.nn.Linear函数创建一个新的全连接层,并使用model.classifier[-1] = torch.nn.Linear(4096, 637)来替换掉原来的全连接层。
4. 需要注意的是,由于VGG的输入是224x224的图像,所以需要对输入进行相应的调整。可以使用torchvision.transforms.Resize函数将输入的图像大小调整为224x224。
下面是代码示例:
```python
import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
# 加载预训练的VGG16模型
model = models.vgg16(pretrained=True)
# 将最后一个全连接层替换为输出637的全连接层
model.classifier[-1] = torch.nn.Linear(4096, 637)
# 将输入图像大小调整为224x224
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])
# 输入一个样本进行测试
input_sample = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(transform(input_sample))
print(output.shape) # 输出为(1, 637)
```
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