pytorch下载训练好的模型,进行微调
时间: 2024-01-22 16:03:49 浏览: 21
要微调预训练的模型,你可以使用PyTorch提供的torchvision.models模块中的预训练模型。这些模型可以在ImageNet等大规模图像数据集上进行预训练,并且可以在各种计算机视觉任务上进行微调。
以下是一个使用预训练的ResNet-18模型进行微调的示例:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的ResNet-18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 将所有参数设置为需要梯度更新
for param in model.parameters():
param.requires_grad = True
# 将最后一层分类器替换为新的分类器
num_classes = 10
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 加载数据并进行微调
for epoch in range(10):
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在这个示例中,我们首先加载预训练的ResNet-18模型,然后将所有参数设置为需要梯度更新。接下来,我们将最后一层分类器替换为新的分类器,该分类器具有与我们想要的数据集相同数量的输出类。然后,我们定义损失函数和优化器,并对数据进行微调。
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