今天小编就为大家分享一篇pytorch 更改预训练模型网络结构的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)：
resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])
那么，接下来就可以构建我们的网络了：
class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉model的后两层 self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3) self.pool_layer = nn.MaxPool2d(32) self.Linear_layer = nn.Linear(2048, 8) def forward(self, x): x = self.resnet_layer(x) x = self.transion_layer(x) x = self.pool_layer(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.Linear_layer(x) return x
最后，构建一个对象，并加载resnet预训练的参数就可以啦～
resnet = models.resnet50(pretrained=True) model = Net(resnet)
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