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如何在PyTorch中使用預訓練的模型進行遷移學習

小樊
95
2024-03-05 19:33:06
欄目: 編程語言

在PyTorch中使用預訓練的模型進行遷移學習可以通過以下步驟實現:

  1. 加載預訓練模型:首先,使用torchvision.models模塊中提供的預訓練模型來加載已經訓練好的模型,例如ResNet、VGG等。
import torchvision.models as models

# Load pre-trained ResNet-50 model
model = models.resnet50(pretrained=True)
  1. 修改模型的最后一層:由于遷移學習通常涉及到不同的任務,需要將預訓練模型的最后一層替換為新的全連接層,以適應新的任務要求。
import torch.nn as nn

# Modify the last layer of the model
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # num_classes為新任務的類別數
  1. 設置優化器和損失函數:根據新任務的要求設置優化器和損失函數。
import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
  1. 訓練模型:使用新的數據集對模型進行訓練。
# 訓練代碼

通過以上步驟,您可以在PyTorch中使用預訓練的模型進行遷移學習。

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