栏目分类:
子分类:
返回
名师互学网用户登录
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
子分类
实用工具
热门搜索
名师互学网 > IT > 软件开发 > 后端开发 > Python

pytorch 预训练层的使用方法

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

pytorch 预训练层的使用方法

pytorch 预训练层的使用方法

将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面

加载预训练网络

1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC()

2.首先加载该网络,读取其存储的参数

3.设置一个参数集

cnnpre = AutoEncoder_FC()
cnnpre.load_state_dict(torch.load('autoencoder_FC.pkl')['state_dict'])
cnnpre_dict =cnnpre.state_dict()

加载新网络

1.设置新的网络

2.设置新网络参数集

cnn= AutoEncoder()
cnn_dict = cnn.state_dict()

更新新网络参数

1.将两个参数集比对,存在的网络参数保留

2.使用保留下的参数更新新网络参数集

3.加载新网络参数集到新网络中

cnnpre_dict = {k: v for k, v in cnnpre_dict.items() if k in cnn_dict}
cnn_dict.update(cnnpre_dict)
cnn.load_state_dict(cnn_dict)

以上这篇pytorch 预训练层的使用方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持考高分网。

转载请注明:文章转载自 www.mshxw.com
本文地址:https://www.mshxw.com/it/24368.html
我们一直用心在做
关于我们 文章归档 网站地图 联系我们

版权所有 (c)2021-2022 MSHXW.COM

ICP备案号:晋ICP备2021003244-6号