pytorch 預(yù)訓(xùn)練層的使用方法
更新時(shí)間：2019年08月20日 09:38:37 作者：zzw小凡
今天小編就為大家分享一篇pytorch 預(yù)訓(xùn)練層的使用方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來(lái)看看吧
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)
以上這篇pytorch 預(yù)訓(xùn)練層的使用方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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