pytorch中对模型结构进行的常用操作,如冻结参数添加改变层等
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2022-06-21 21:49:42
torch 笔记一、模型操作添加层b = torchvision.models.alexnet().featuresd = torchvision.models.alexnet().avgpoolfor i in d.named_modules(): b.add_module('12',i[1])#12为位置索引改变层结构b[1] = Linear(2048, 10)冻结卷积层参数for i in range(10):#具体层数要看模型结构 if isintance(b[i...
torch 笔记
一、模型操作
添加层
b = torchvision.models.alexnet().features
d = torchvision.models.alexnet().avgpool
for i in d.named_modules():
b.add_module('12',i[1])#12为位置索引
改变层结构
b[1] = Linear(2048, 10)
冻结卷积层参数
for i in range(10):#具体层数要看模型结构
if isintance(b[i], Conv2d):
b[i].weight.requires_grad = False
b[i].bias.requires_grad = False
#b[i].weight.requires_grad_(False)
summary 计算网络参数个数
from torchsummary import summary
print(summary(conv, (16, 64, 64), batch_size=1))
#网络,输入,batch
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