修改torch里面预训练模型结构
时间: 2023-05-15 09:03:29 浏览: 203
在PyTorch中,我们可以很容易地修改预训练模型的结构。一般来说,预训练模型在PyTorch中以类的形式实现,我们只需要继承这个类并重写其中需要修改的方法,就可以实现预训练模型的结构修改。
例如,如果我们想要修改预训练模型的全连接层(FC)结构,可以继承该预训练模型对应的类,并在构造函数中重新定义全连接层结构。具体代码如下:
```python
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class ModifiedResNet(models.resnet.ResNet):
def __init__(self, num_classes):
super(ModifiedResNet, self).__init__(models.resnet.BasicBlock, [2, 2, 2, 2])
self.fc = nn.Linear(512, num_classes) # 将原来的 1000 维输出改为 num_classes 维
model = ModifiedResNet(num_classes=10) # 创建一个输出 10 个类别的 ResNet 模型
```
这样,我们就可以得到一个新的预训练模型,其全连接层结构已经被修改。如果需要修改其他层的结构,也可以继承对应的类,并重写其他方法,比如forward()方法等。
值得一提的是,PyTorch还提供了一些方便的工具,如nn.Sequential()模块,可以将多个层按顺序组合成一个模型,从而方便修改预训练模型的结构。例如:
```python
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = nn.Sequential(*[
nn.Linear(512, 256),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(256, 10)
])
```
以上代码将使用预训练模型resnet18作为基础模型,将其全连接层结构替换为一个包含两个线性层和一个Dropout层的Sequential模块,输出维度为10。这样,我们就可以轻松创建自己所需的预训练模型了。