本篇文章给大家分享的是有关怎么在python中利用PyTorch实现预训练，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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直接加载预训练模型

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")

加载部分预训练模型

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: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in 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)

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_

微改基础模型预训练

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。

微改基础模型

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

1. AlexNet

2. VGG

3. ResNet

4. SqueezeNet

5. DenseNet

import torchvision.models as models

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最后的全连接层是分1000类，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(4, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
resnet.fc = nn.Linear(2048, 21)

简单预训练

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.Linear(2048, 10)

以上就是怎么在python中利用PyTorch实现预训练，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

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