vgg19 pytorch 迁移

VGG19是一种非常流行的深度卷积神经网络架构，用于图像分类任务。在PyTorch中，可以通过迁移学习来利用已经预训练好的VGG19模型进行自己的任务。

迁移学习是指使用已经在大规模的任务上训练好的模型，在新的任务上进行微调或者作为特征提取器来使用。对于VGG19模型，我们通常可以利用ImageNet数据集上预训练好的权重，这些权重已经能够很好地表示图像的特征。

在PyTorch中，可以使用torchvision库来加载VGG19模型的预训练权重。首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torchvision.models as models

然后，我们可以通过调用`models.vgg19`函数来加载VGG19模型的预训练权重：

model = models.vgg19(pretrained=True)

此时，`model`就是一个已经加载了预训练权重的VGG19模型。我们可以通过修改输出层的结构，来适应自己的任务。例如，对于图像分类任务，我们可以将VGG19模型的最后一层线性层替换成一个新的全连接层，输出我们想要的类别数。

model.classifier[6] = torch.nn.Linear(4096, num_classes)

这样，我们就可以利用VGG19模型进行新的图像分类任务了。在训练过程中，我们可以冻结已经加载的预训练权重，只训练新添加的层，或者对整个网络进行微调。

总而言之，通过使用PyTorch的torchvision库，我们可以很方便地进行VGG19模型的迁移学习。只需要加载预训练权重，根据自己的任务修改模型结构，并进行训练即可。