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PyTorch如何使用预训练模型-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“PyTorch如何使用预训练模型”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“PyTorch如何使用预训练模型”这篇文章吧。

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使用预训练模型的代码如下:

# 加载预训练模型
 resNet50 = models.resnet50(pretrained=True)
 ResNet50 = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=2)

 # 读取参数
 pretrained_dict = resNet50.state_dict()
 model_dict = ResNet50.state_dict()

 # 将pretained_dict里不属于model_dict的键剔除掉
 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}

 # 更新现有的model_dict
 model_dict.update(pretrained_dict)

 # 加载真正需要的state_dict
 ResNet50.load_state_dict(model_dict)

以上是“PyTorch如何使用预训练模型”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!

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本文题目:PyTorch如何使用预训练模型-创新互联
转载源于:http://bjjierui.cn/article/dohcoe.html

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