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python PyTorch预训练示例
脚本专栏 2024/9/22 佚名
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前言

最近使用PyTorch感觉妙不可言，有种当初使用Keras的快感，而且速度还不慢。各种设计直接简洁，方便研究，比tensorflow的臃肿好多了。今天让我们来谈谈PyTorch的预训练，主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理。

直接加载预训练模型

如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型：

my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs)
my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))

当然这样的加载方法是基于PyTorch推荐的存储模型的方法：

torch.save(my_resnet.state_dict(), "my_resnet.pth")

还有第二种加载方法：

my_resnet = torch.load("my_resnet.pth")

加载部分预训练模型

其实大多数时候我们需要根据我们的任务调节我们的模型，所以很难保证模型和公开的模型完全一样，但是预训练模型的参数确实有助于提高训练的准确率，为了结合二者的优点，就需要我们加载部分预训练模型。

pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_urls['resnet152'])
model_dict = model.state_dict()
# 将pretrained_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)
# 加载我们真正需要的state_dict
model.load_state_dict(model_dict)

因为需要剔除原模型中不匹配的键，也就是层的名字，所以我们的新模型改变了的层需要和原模型对应层的名字不一样，比如：resnet最后一层的名字是fc(PyTorch中)，那么我们修改过的resnet的最后一层就不能取这个名字，可以叫fc_

微改基础模型预训练

对于改动比较大的模型，我们可能需要自己实现一下再加载别人的预训练参数。但是，对于一些基本模型PyTorch中已经有了，而且我只想进行一些小的改动那么怎么办呢？难道我又去实现一遍吗？当然不是。

我们首先看看怎么进行微改模型。

微改基础模型

PyTorch中的torchvision里已经有很多常用的模型了，可以直接调用：

  1. AlexNet
  2. VGG
  3. ResNet
  4. SqueezeNet
  5. DenseNet
import torchvision.models as models

resnet18 = models.resnet18()
alexnet = models.alexnet()
squeezenet = models.squeezenet1_0()
densenet = models.densenet_161()

但是对于我们的任务而言有些层并不是直接能用，需要我们微微改一下，比如，resnet最后的全连接层是分1000类，而我们只有21类；又比如，resnet第一层卷积接收的通道是3， 我们可能输入图片的通道是4，那么可以通过以下方法修改：

resnet.conv1 = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
resnet.fc = nn.Linear(2048, 21)

简单预训练

模型已经改完了，接下来我们就进行简单预训练吧。

我们先从torchvision中调用基本模型，加载预训练模型，然后，重点来了，将其中的层直接替换为我们需要的层即可：

resnet = torchvision.models.resnet152(pretrained=True)
# 原本为1000类，改为10类
resnet.fc = torch.nn.Linear(2048, 10)

其中使用了pretrained参数，会直接加载预训练模型，内部实现和前文提到的加载预训练的方法一样。因为是先加载的预训练参数，相当于模型中已经有参数了，所以替换掉最后一层即可。OK！

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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