pytorch训练模型时，可以先构建以前构建过的模型架构，然后导入模型参数，然后再这个架构上添加新的模块最后再去训练吗？

是的，在PyTorch中，你可以通过以下步骤来训练模型：

1. **构建基础模型架构**[^1]：使用`torch.nn.Module`类定义你的模型，包括其基本组件（如卷积层、池化层、线性层等）。这一步确定了模型的基本结构。

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播逻辑
        pass

2. **加载预训练模型**：如果存在预训练的模型，比如ResNet，可以加载这些模型的参数，但通常会冻结它们的权重以防止在新任务中干扰原有学习。

model = models.resnet50(pretrained=True)
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

3. **修改模型架构**：针对新的任务需求，可以在预训练模型的基础上添加或修改部分层，如替换最后一层全连接层以适应不同的输出维度。

num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, new_output_dim)

4. **设置优化器和损失函数**：针对新增的可训练参数，创建一个优化器，并选择合适的损失函数。

optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

5. **训练模型**：对新添加的部分进行训练，只更新这部分的参数，而保持预训练模型不变。

for epoch in range(num_epochs):
    # 进行训练和验证
    train_loss = ...
    val_loss = ...
    # 更新模型参数
    optimizer.zero_grad()
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()