如何在pytorch中修改torchvision的resnet18的fc层

可以通过以下代码修改resnet18的fc层：

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。

调用pytorch库中的torchvision实现resnet的迁移学习

可以使用如下代码进行迁移学习：

import torch
from torchvision import models

resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
for param in resnet50.parameters():
    param.requires_grad = False
    
num_ftrs = resnet50.fc.in_features
resnet50.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 2) # 根据具体任务修改输出层

# 然后就可以将处理好的数据传入模型进行训练了