深度学习——08现有网络模型(vgg16)的修改

一、使用vgg网络结构

pretrained预训练:
False可以暂时理解相关的参数不下载,数据不在数据集上训练
True时网络模型的参数在数据集上已经训练好的,可以达到好的效果

True时网络模型的参数在数据集上已经训练好的,可以达到好的效果

vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
print(vgg16_false)

打印一下网络结构:
深度学习——08现有网络模型(vgg16)的修改_第1张图片
深度学习——08现有网络模型(vgg16)的修改_第2张图片
这里发现这是一个1000分类的网络
深度学习——08现有网络模型(vgg16)的修改_第3张图片

二、修改网络结构

现在想要将该网络更改适用于CIFAR10
1、添加linear层

# 添加一个线性层
vgg16_true.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000, 10))

深度学习——08现有网络模型(vgg16)的修改_第4张图片
2、修改已有的层

# 添加一个线性层
vgg16_false.classifier[6] = nn.Linear(4096,10)

深度学习——08现有网络模型(vgg16)的修改_第5张图片

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