pytorch 修改预训练模型

PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以使用预训练模型来加速模型训练。修改预训练模型可以通过以下步骤实现：
1. 加载预训练模型，例如使用torchvision.models加载resnet50模型。
2. 修改模型的最后一层，例如修改线性层的输出通道数，以适应新的任务。
3. 构建一个新的模型对象，并加载预训练模型的参数，例如使用Net(resnet)构建一个新的模型对象。

除了修改最后一层，还可以通过修改其他层的参数来微调预训练模型，以适应新的任务。同时，还可以使用PyTorch提供的其他工具和函数来进一步优化模型的性能。

相关问题

pytorch调用预训练模型

### 加载和使用预训练模型

在 PyTorch 中加载并使用预训练模型是一个常见的操作，尤其对于迁移学习任务非常有用。下面展示了如何具体实现这一过程。

通过 `torchvision.models` 模块可以方便地获取多种经典的卷积神经网络架构及其对应的预训练权重。例如要加载 ResNet18 预训练模型：

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)  # Load pre-trained model[^2]

为了适应特定的任务需求，通常会调整最后一层全连接层的输出大小以匹配目标分类的数量。这里假设新的类别数为 10，则修改如下所示：

num_ftrs = model.fc.in_features  # Save the number of features for future use
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)  # Change output size from default to target class count

如果设备支持 CUDA（即有可用的 NVIDIA 显卡），则应将模型移动到 GPU 上运行以加速计算：

if torch.cuda.is_available():
    model.to('cuda')

完成上述设置之后就可以利用该预训练模型进行前向传播预测了。需要注意的是，在实际应用之前应当冻结除新添加层外其他部分参数的学习率，从而保留原始特征提取能力的同时仅微调新增加的部分。

pytorch的预训练模型在哪里找

PyTorch的预训练模型可以在PyTorch官方的模型库中找到。官方模型库提供了一系列经过预训练的模型，可以用于各种计算机视觉和自然语言处理任务。你可以通过以下步骤找到并使用这些预训练模型：

1. 首先，你需要安装PyTorch库。你可以在PyTorch官方网站上找到安装指南。

2. 安装完成后，你可以使用`torchvision.models`模块来访问PyTorch的预训练模型。这个模块提供了一些常用的计算机视觉模型，如ResNet、VGG等。

3. 你可以使用`torchvision.models`中的函数来加载预训练模型。例如，要加载ResNet-50模型，你可以使用以下代码：

import torchvision.models as models

model = models.resnet50(pretrained=True)

这将下载并加载预训练的ResNet-50模型。

4. 加载预训练模型后，你可以使用它进行推理或微调。你可以根据具体任务的需求，修改模型的最后一层或其他层来适应你的任务。