调用pytorch库中的torchvision实现resnet的迁移学习
时间: 2023-05-22 07:05:19 浏览: 52
可以使用如下代码进行迁移学习:
```python
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
```
相关问题
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:
```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。
pytorch 中的torchvision
torchvision 是 PyTorch 的一个扩展库,用于处理图像和视觉任务。它提供了一些常用的数据集、模型架构和图像转换工具,方便进行图像预处理、训练和推理。
torchvision 中常用的功能包括:
1. 数据集:torchvision 提供了常见的计算机视觉数据集,如 MNIST、CIFAR-10、ImageNet 等,可以方便地加载这些数据集进行训练和评估。
2. 数据转换:torchvision 提供了丰富的图像转换工具,如随机裁剪、缩放、旋转、标准化等,可以对输入图像进行多种预处理操作,以增强数据的多样性和泛化能力。
3. 模型架构:torchvision 中包含了一些经典的计算机视觉模型架构,如 AlexNet、ResNet、VGG 等,可以直接加载并在自己的任务中使用。
4. 工具函数:torchvision 还提供了一些辅助函数,如计算图像特征、计算图像均值和标准差等,方便进行模型训练和评估。
总之,torchvision 是一个非常实用的工具库,可以帮助用户快速构建图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务。