resnet = models.resnet34(pretrained=False)在torchvision0.15中pretrained已经弃用，修改为用参数weights的写法

时间: 2024-01-07 15:02:36 浏览: 219
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复现resnet34及对其网络架构的一些改动resnet-master.zip

是的，您说得对。在torchvision 0.15中，pretrained参数已经被弃用，可以使用weights参数来指定预训练模型的权重文件路径或者使用预训练模型的名称。例如，如果您要使用ResNet-34的预训练模型权重，可以这样写： ``` resnet = models.resnet34(weights='resnet34.pth') ``` 其中'resnet34.pth'是预训练模型权重文件的路径。如果您想使用PyTorch官方提供的预训练模型，可以使用以下代码： ``` resnet = models.resnet34(weights='imagenet') ``` 这将下载并使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-34模型。当然，您也可以指定其他的预训练模型名称。
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def resnet_34(): # Define the resnet model resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True) # Update the fully connected layer of resnet with our current target of 10 desired outputs resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10) # Initialize with xavier uniform torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight) return resnet

需要注意的是，这里使用了预训练的ResNet-34模型（pretrained=True），这意味着模型的所有权重已经在ImageNet数据集上进行了训练。因此，我们可以从预训练模型中学习到更好的特征表示，从而加速模型的训练和提高模型...

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

当你在PyTorch中的torchvision.models模块中使用models.resnet18(pretrained=True)时，这个代码含义是： 1. 导入ResNet18模型：models.resnet18表示从 torchvision.models 库中导入预训练的ResNet18模型。 2....

# 调用预训练的resnet18进行迁移学习 # resnet50参数量过多，训练效果不太好 resnet = models.resnet18(weights=torchvision.models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1) for param in resnet.parameters(): param.requires_grad = False # 将resnet的输出fc(全连接层)替换为本任务所需的格式 # 1000-->256-->relu-->dropout-->29-->softmax fc_inputs = resnet.fc.in_features resnet.fc = nn.Sequential( nn.Linear(fc_inputs, 256), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(256, 5749) )

这段代码使用了预训练的ResNet18模型进行迁移学习，但是它的权重被固定，不会被更新。然后，它将ResNet18模型的最后一层全连接层替换为一个包含256个神经元、ReLU激活函数、Dropout层和一个输出大小为5749的全连接层...

解释代码：import os.path import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np from PIL import Image features_dir = './features' # 存放特征的文件夹路径 img_path = "F:\\cfpg\\result\\conglin.jpg" # 图片路径 file_name = img_path.split('/')[-1] # 图片路径的最后一个/后面的名字 feature_path = os.path.join(features_dir, file_name + '.txt') # /后面的名字加txt transform1 = transforms.Compose([ # 串联多个图片变换的操作 transforms.Resize(256), # 缩放 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor()] # 转换成Tensor ) img = Image.open(img_path) # 打开图片 img1 = transform1(img) # 对图片进行transform1的各种操作 # resnet18 = models.resnet18(pretrained = True) resnet50_feature_extractor = models.resnet50(pretrained=True) # 导入ResNet50的预训练模型 resnet50_feature_extractor.fc = nn.Linear(2048, 2048) # 重新定义最后一层 torch.nn.init.eye(resnet50_feature_extractor.fc.weight) # 将二维tensor初始化为单位矩阵 for param in resnet50_feature_extractor.parameters(): param.requires_grad = False # resnet152 = models.resnet152(pretrained = True) # densenet201 = models.densenet201(pretrained = True) x = Variable(torch.unsqueeze(img1, dim=0).float(), requires_grad=False) # y1 = resnet18(x) y = resnet50_feature_extractor(x) y = y.data.numpy() np.savetxt(feature_path, y, delimiter=',') # y3 = resnet152(x) # y4 = densenet201(x) y_ = np.loadtxt(feature_path, delimiter=',').reshape(1, 2048)

7. 将模型中所有参数的requires_grad属性设置为False，以便在后续的计算中不会对其进行梯度更新。 8. 将变换后的图片img1包装成一个Variable对象x，并使用ResNet50模型提取其特征y。 9. 将特征y转换成一个numpy...

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这个警告是由于pretrained参数在torchvision的0.13版本中被弃用，并在未来版本中可能被移除。取而代之的是使用weights参数来指定加载的预训练权重。 为了解决这个问题，你可以将代码中的pretrained=True改为...

net = models.resnet152(pretrained =True)

当你使用models.resnet152(pretrained=True)来加载预训练的ResNet-152模型时，这将会下载并加载在ImageNet数据集上预训练的权重参数。 在这行代码中，pretrained=True指示resnet152函数从预训练模型中加载...

model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, n_class)

具体来说，这段代码的第一行使用 PyTorch 的 models 模块创建了一个名为 model 的 ResNet18 模型，并加载了预训练权重。第二行使用 PyTorch 的 nn 模块创建了一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后...

# 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) # 定义模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, len(labels))，这段代码有什么作用

首先，使用 PyTorch 中的 DataLoader 类构建数据加载器，其中 train_data 和 val_data 分别代表训练集和验证集的数据集对象，batch_size 参数指定了每个批次的数据量为 32，shuffle 参数指定是否对数据进行随机洗牌...

model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc=nn.Linear(model.fc.in_features,38) nn.init.xavier_uniform_(model.fc.weight)

你的第一个问题是关于使用预训练的 ResNet-18 模型，并将其全连接层替换为具有 38 个输出特征的线性层，并对权重进行 Xavier 均匀初始化。 这个代码片段中，首先创建了一个预训练的 ResNet-18 模型，并加载了预训练...

import torch import torchvision # Load the PyTorch model model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # Export the model to ONNX format dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)这段代码如何

然后使用 torchvision.models.resnet18(pretrained=True) 语句加载了一个预训练的 ResNet18 模型。 接下来使用 torch.onnx.export 函数将该模型转换为 ONNX 格式并保存到指定文件名为 "resnet18.onnx" 的文件中...

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在torchvision 0.15中，如果您不想使用预训练模型，则可以将pretrained=False修改为weights=None，如下所示： resnet = models.resnet34(weights=None) 这将创建一个未经过预训练的ResNet-34模型。...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

更改后的代码如下： import torch import torchvision....在修改的过程中，主要是将最后一层卷积层的输出通道数改为 1，并在 forward 方法中添加了 x.view(-1, 1, 50, 50)，将输出的大小修改为 [16,1,50,50]。

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