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如何使用pytorch預(yù)訓(xùn)練層-創(chuàng)新互聯(lián)

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)如何使用pytorch預(yù)訓(xùn)練層,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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pytorch 預(yù)訓(xùn)練層的使用方法

將其他地方訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),用到新的網(wǎng)絡(luò)里面

加載預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

1.原先已經(jīng)訓(xùn)練好一個(gè)網(wǎng)絡(luò) AutoEncoder_FC()

2.首先加載該網(wǎng)絡(luò),讀取其存儲(chǔ)的參數(shù)

3.設(shè)置一個(gè)參數(shù)集

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

加載新網(wǎng)絡(luò)

1.設(shè)置新的網(wǎng)絡(luò)

2.設(shè)置新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集

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

更新新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

1.將兩個(gè)參數(shù)集比對(duì),存在的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保留

2.使用保留下的參數(shù)更新新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集

3.加載新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集到新網(wǎng)絡(luò)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)

上述就是小編為大家分享的如何使用pytorch預(yù)訓(xùn)練層了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

當(dāng)前題目:如何使用pytorch預(yù)訓(xùn)練層-創(chuàng)新互聯(lián)
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