# 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) )
时间: 2023-06-19 07:06:23 浏览: 297
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的全连接层的新层。这个新层的输出大小是根据本任务的类别数量来确定的。这个模型可以用来进行图像分类任务。
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resnet = models.resnet34(pretrained=False)在torchvision0.15中pretrained已经弃用,修改为用参数weights的写法
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。
Tensorflow如何调用ResNet18预训练模型
要调用ResNet18预训练模型,可以使用TensorFlow的keras.applications模块,其中包含了一系列预训练模型,包括ResNet18。可以通过以下代码来调用ResNet18模型:
```python
from keras.applications.resnet import ResNet18
model = ResNet18(include_top=True, weights='imagenet')
```
其中,include_top为True表示保留模型的全连接层,weights='imagenet'表示加载ImageNet上预训练的权重。调用完之后,就可以使用model对图像进行分类或特征提取等任务了。