PyTorch预训练的实现

　　


　　

　　

最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢。各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了。今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch论坛上的一些回答的总结整理。

　　


　　

　　

如果我们使用的模型和原模型完全一样,那么我们可以直接加载别人训练好的模型:

　　 　　 　　my_resnet=MyResNet (* args, * * kwargs) 　　my_resnet.load_state_dict (torch.load (“my_resnet.pth”)) 　　 　　

当然这样的加载方法是基于PyTorch推荐的存储模型的方法:

　　 　　 　　torch.save (my_resnet.state_dict (),“my_resnet.pth”) 　　 　　

还有第二种加载方法:

　　 　　 　　my_resnet=torch.load (my_resnet.pth) 　　 　　

　　

其实大多数时候我们需要根据我们的任务调节我们的模型,所以很难保证模型和公开的模型完全一样,但是预训练模型的参数确实有助于提高训练的准确率,为了结合二者的优点,就需要我们加载部分预训练模型。

　　 　　 　　pretrained_dict=model_zoo.load_url (model_urls [' resnet152 ']) 　　model_dict=model.state_dict () 　　#将pretrained_dict里不属于model_dict的键剔除掉 　　pretrained_dict={k: k v, v在pretrained_dict.items()如果k model_dict} 　　#更新现有的model_dict 　　model_dict.update (pretrained_dict) 　　#加载我们真正需要的state_dict 　　model.load_state_dict (model_dict) 　　之前 　　 　　

因为需要剔除原模型中不匹配的键,也就是层的名字,所以我们的新模型改变了的层需要和原模型对应层的名字不一样,比如:resnet最后一层的名字是fc (PyTorch中),那么我们修改过的resnet的最后一层就不能取这个名字,可以叫fc_

　　


　　

　　

对于改动比较大的模型,我们可能需要自己实现一下再加载别人的预训练参数。但是,对于一些基本模型PyTorch中已经有了,而且我只想进行一些小的改动那么怎么办呢?难道我又去实现一遍吗?当然不是。

　　

我们首先看看怎么进行微改模型。

　　


　　

　　

PyTorch中的torchvision里已经有很多常用的模型了,可以直接调用:

　　
    　　<李> AlexNet李 　　<李> VGG李 　　<李> ResNet李 　　<李> SqueezeNet李 　　<李> DenseNet李 　　
　　 　　 　　进口torchvision。模型作为模型 　　resnet18=models.resnet18 () 　　alexnet=models.alexnet () 　　squeezenet=models.squeezenet1_0 () 　　densenet=models.densenet_161 () 　　 　　

但是对于我们的任务而言有些层并不是直接能用,需要我们微微改一下,比如,resnet最后的全连接层是类1000分,而我们只有21类;又比如,resnet第一层卷积接收的通道是3,我们可能输入图片的通道是4,那么可以通过以下方法修改:

　　 　　 　　resnet。conv1=nn。Conv2d (64, kernel_size=7,跨步=2,填充=3,偏见=False) 　　resnet。fc=nn。线性(2048年,21) 　　 　　


　　

　　

模型已经改完了,接下来我们就进行简单预训练吧。
　　我们先从torchvision中调用基本模型,加载预训练模型,然后,重点来了,将其中的层直接替换为我们需要的层即可:

　　 　　 　　resnet=torchvision.models.resnet152 (pretrained=True) 　　#原本为1000类,改为10类 　　resnet。fc=torch.nn。线性(2048年,10) 　　之前 　　 　　

其中使用了pretrained参数,会直接加载预训练模型,内部实现和前文提到的加载预训练的方法一样,因为是先加载的预训练参数,相当于模型中已经有参数了,所以替换掉最后一层即可对吧!

　　

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

PyTorch预训练的实现