使用pytorch自带的网络结构

介绍

pytorch为我们提供了很多现成的网络结构,我们应该如何去使用呢?

我们可以看到我们使用resnet的时候会有许多现成的

当然vgg也一样,都有着许多现成的网络

使用模板

python 复制代码
# 使用pytorch中定义好的网络模型
import torch.nn as nn
# 导入自带的网络包
from torchvision import models

class resnet18(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(resnet18, self).__init__()
        # pretrained加载预训练模型,无预训练模型会自动下载
        self.model = models.resnet18(pretrained=True)
        self.num_features = self.model.fc.in_features
        self.model.fc = nn.Linear(self.num_features, 10)

    def forward(self, x):
        out = self.model(x)
        return out

def pytorch_resnet18():
    return resnet18()

想要用其他的网络只需要把里面的

复制代码
resnet18改成自己想用的网络即可

然后就是

复制代码
nn.Linear(self.num_features, 10)里面的10改成自己分类任务里面的特征个数即可
相关推荐
金融大 k12 小时前
多市场行情时间戳对齐:UTC 存储的夏令时陷阱与数据库设计方案
python·websocket·行情数据
HIT_Weston13 小时前
83、【Agent】【OpenCode】bash 工具提示词(commit 注意事项)(一)
人工智能·agent·opencode
波动几何13 小时前
Capability Pipeline OS - 通用能力管线操作系统
人工智能
F2的AI学习笔记13 小时前
下一代键盘,可能戴在手腕上
人工智能
wyg_03111313 小时前
codex features
人工智能
risc12345613 小时前
python 的字符串前缀
开发语言·python
小程故事多_8013 小时前
Agent Loop 核心突破,上下文压缩四大流派,重新定义窗口资源利用率
java·开发语言·人工智能
小小工匠13 小时前
Spring AI RAG - 09 AI 绘图 ImageModel 集成
人工智能·spring
渣渣苏13 小时前
硬核拆解 HNSW:亿级向量如何实现毫秒级召回?(上篇)
人工智能·算法·支持向量机·ai·向量数据库·hnsw·智能体