pytorch修改mobienet最后一层

要修改MobileNet的最后一层，需要先了解MobileNet的架构和最后一层的作用。MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，其最后一层通常是一个全连接层，用于将卷积层的输出转换为具体的类别预测。

如果要修改MobileNet的最后一层，可以按照以下步骤进行：

1. 导入MobileNet模型

import torch
import torchvision.models as models

model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

2. 查看最后一层的结构

print(model.classifier)

输出结果：

Sequential(
  (0): Dropout2d(p=0.2, inplace=False)
  (1): Linear(in_features=1280, out_features=1000, bias=True)
)

可以看到，MobileNet的最后一层是一个包含Dropout和全连接层的序列。

3. 修改最后一层的结构

model.classifier[1] = torch.nn.Linear(1280, num_classes)

其中，num_classes是新的类别数。

4. 查看修改后的结构

print(model.classifier)

输出结果：

Sequential(
  (0): Dropout2d(p=0.2, inplace=False)
  (1): Linear(in_features=1280, out_features=num_classes, bias=True)
)

可以看到，最后一层的输出已经被修改为新的类别数。

5. 冻结之前的层

为了保持之前的卷积层的权重，通常会将之前的层冻结，只训练最后一层的权重。

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

for param in model.classifier.parameters():
    param.requires_grad = True

6. 训练模型

现在，可以按照常规的方式训练模型了。例如，可以使用以下代码：

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.classifier.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if i % 50 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

这将训练模型，仅更新最后一层的权重，并输出损失函数的值。

以上是修改MobileNet最后一层的基本步骤，可以根据具体需求进行修改和调整。