我就废话不多说了,直接上代码吧!

 class Net(nn.Module):
  def __init__(self , model):
   super(Net, self).__init__()
   #取掉model的后两层
   self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])
   self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)
   self.pool_layer = nn.MaxPool2d(32) 
   self.Linear_layer = nn.Linear(2048, 8)
   
  def forward(self, x):
   x = self.resnet_layer(x)
   x = self.transion_layer(x)
   x = self.pool_layer(x)
   x = x.view(x.size(0), -1) 
   x = self.Linear_layer(x) 
   return x
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
model = Net(resnet)

以上这篇pytorch 修改预训练model实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。