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這篇文章將為大家詳細講解有關pytorch怎么實現在預訓練模型的input上增減通道，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
如何把imagenet預訓練的模型，輸入層的通道數隨心所欲的修改，從而來適應自己的任務
#增加一個通道 w = layers[0].weight layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, w[:, :1, :, :]), dim=1)) #方式2 w = layers[0].weight layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, torch.zeros(64, 1, 7, 7)), dim=1)) #單通道輸入 layers[0] = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(w[:, :1, :, :])
1.PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架；2.設計追求最少的封裝；3.設計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，FAIR的支持足以確保PyTorch獲得持續的開發更新；5.PyTorch作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單
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