如何在pytorch中修改torchvision的resnet18的fc层
时间: 2023-05-11 18:02:45 浏览: 503
可以通过以下代码修改resnet18的fc层:
```python
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = resnet18.fc.in_features
resnet18.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
```
其中,num_classes是你需要分类的类别数。
相关问题
pytorch删除预训练的resnet50fc层的参数重新训练
要删除预训练的ResNet50模型的全连接层并重新训练,可以按照以下步骤进行操作:
1. 加载ResNet50模型,同时设置 `pretrained=True` 来加载预训练参数:
```
import torch
import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)
```
2. 将ResNet50模型的最后一层全连接层替换为新的全连接层,该层的输出大小应该与数据集的类别数相同:
```
num_classes = 10 # 假设数据集有10个类别
# 替换ResNet50模型的最后一层全连接层
model.fc = torch.nn.Linear(in_features=2048, out_features=num_classes)
```
3. 将模型的所有参数梯度设置为可更新:
```
for param in model.parameters():
param.requires_grad = True
```
4. 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)
```
5. 训练模型:
```
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for images, labels in train_loader:
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
在进行训练时,模型的预训练参数将被保留,只有最后一层全连接层的参数会被更新。
在pytorch中,使用resnet lstm用于分类,完整代码
在PyTorch中,将ResNet(残差网络)和LSTM(长短时记忆网络)结合起来通常用于处理视频序列数据的分类任务,如动作识别或视频情感分析。这种组合允许模型同时捕捉空间特征(来自ResNet的部分)和时间特征(来自LSTM的部分)。下面是一个简化版的示例代码,展示如何构建这样一个结构:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet18
class ResNetLSTM(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10):
super(ResNetLSTM, self).__init__()
self.resnet = resnet18(pretrained=True) # 使用预训练的ResNet
self.resnet.fc = nn.Linear(self.resnet.fc.in_features, 256) # 修改最后一层为全连接层
self.lstm = nn.LSTM(256, hidden_size=128, num_layers=2, batch_first=True)
self.classifier = nn.Linear(128, num_classes)
def forward(self, x):
# ResNet部分
features = self.resnet(x)
# LSTM部分
x = features.permute(0, 2, 1) # 将通道维度放在最后
x, _ = self.lstm(x)
x = x[:, -1, :] # 取最后一个时间步的隐藏状态作为表示
# 输出层
x = self.classifier(x)
return x
# 初始化并设置需要优化的参数
model = ResNetLSTM()
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 示例数据
input_video = torch.randn(1, 3, 16, 112, 112) # (batch_size, channels, time_steps, height, width)
output = model(input_video)
loss = criterion(output, target_labels)
# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
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