如何详细解析使用Pytorch提取特征图的方法?
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计1398个文字,预计阅读时间需要6分钟。
目录+ 简单加载官方预训练模型+ 图片预处理+ 提取单个特征图+ 提取多个特征图+ 简单加载官方预训练模型+ torchvision.models预定义了多种公开模型结构+ 如果pretrained参数设置为False,那么仅...
目录
- 简单加载官方预训练模型
- 图片预处理
- 提取单个特征图
- 提取多个特征图
简单加载官方预训练模型
torchvision.models预定义了很多公开的模型结构
如果pretrained参数设置为False,那么仅仅设定模型结构;如果设置为True,那么会启动一个下载流程,下载预训练参数
如果只想调用模型,不想训练,那么设置model.eval()和model.requires_grad_(False)
想查看模型参数可以使用modules和named_modules,其中named_modules是一个长度为2的tuple,第一个变量是name,第二个变量是module本身。
本文共计1398个文字,预计阅读时间需要6分钟。
目录+ 简单加载官方预训练模型+ 图片预处理+ 提取单个特征图+ 提取多个特征图+ 简单加载官方预训练模型+ torchvision.models预定义了多种公开模型结构+ 如果pretrained参数设置为False,那么仅...
目录
- 简单加载官方预训练模型
- 图片预处理
- 提取单个特征图
- 提取多个特征图
简单加载官方预训练模型
torchvision.models预定义了很多公开的模型结构
如果pretrained参数设置为False,那么仅仅设定模型结构;如果设置为True,那么会启动一个下载流程,下载预训练参数
如果只想调用模型,不想训练,那么设置model.eval()和model.requires_grad_(False)
想查看模型参数可以使用modules和named_modules,其中named_modules是一个长度为2的tuple,第一个变量是name,第二个变量是module本身。

