如何用PyTorch调整预训练的AlexNet模型进行手动操作？
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本文共计877个文字，预计阅读时间需要4分钟。
本文介绍了如何在PyTorch下搭建AlexNet模型，主要采用两种方法：一种为直接加载预训练模型并进行微调（将最后一层全连接层的输出维度从1000改为10），另一种为手动搭建模型。
本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet，使用了两种方法，一种是直接加载预训练模型，并根据自己的需要微调（将最后一层全连接层输出由1000改为10），另一种是手动搭建。
构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类，要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法，这里我自己的理解是，搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中，每次正向传递需要计算的部分写在forward中，例如把矩阵压平之类的。
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本文介绍了如何在PyTorch下搭建AlexNet模型，主要采用两种方法：一种为直接加载预训练模型并进行微调（将最后一层全连接层的输出维度从1000改为10），另一种为手动搭建模型。
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构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类，要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法，这里我自己的理解是，搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中，每次正向传递需要计算的部分写在forward中，例如把矩阵压平之类的。