PyTorch预训练的实现

前言

最近使用PyTorch感觉妙不可言，有种当初使用Keras的快感，而且速度还不慢。各种设计直接简洁，方便研究，比tensorflow的臃肿好多了。今天让我们来谈谈PyTorch的预训练，主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理。

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：

  • AlexNet
  • VGG
  • ResNet
  • SqueezeNet
  • 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)

其中使用了pretrained参数，会直接加载预训练模型，内部实现和前文提到的加载预训练的方法一样。因为是先加载的预训练参数，相当于模型中已经有参数了，所以替换掉最后一层即可。OK！

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

    实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda() y = Variable(torch.FloatTensor([4,

  • pytorch 预训练层的使用方法

    pytorch 预训练层的使用方法 将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面 加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络,读取其存储的参数 3.设置一个参数集 cnnpre = AutoEncoder_FC() cnnpre.load_state_dict(torch.load('autoencoder_FC.pkl')['state_dict']) cnnpre_dict =cnnpre.state_dict() 加载新网络 1.设置新的网

  • pytorch 更改预训练模型网络结构的方法

    一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数,这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构,在此基础上进行修改即可,修改方法如下(去除后两层): resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) 那么,接下来就可以构建我们的网络了: class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取

  • Pytorch加载部分预训练模型的参数实例

    前言 自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后,感觉Pytorch的优点妙不可言,各种设计简洁,方便研究网络结构修改,容易上手,比TensorFlow的臃肿好多了.对于深度学习的初学者,Pytorch值得推荐.今天主要主要谈谈Pytorch是如何加载预训练模型的参数以及代码的实现过程. 直接加载预选脸模型 如果我们使用的模型和预训练模型完全一样,那么我们就可以直接加载别人的模型,还有一种情况,我们在训练自己模型的过程中,突然中断了,但只要我们保存了之前的模型的参数也可以使用下面的代码直

  • python PyTorch预训练示例

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理. 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(

  • 基于pytorch 预训练的词向量用法详解

    如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量 torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用下面的这种: self.embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embeding_dim) num_embeddings=vocab_size 表示词汇量的大小 embedding_dim=embeding

  • PyTorch预训练Bert模型的示例

    本文介绍以下内容: 1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型: 2. 开发平台使用Google的Colab平台,白嫖GPU加速: 3. 使用datasets模块下载IMDB影评数据作为训练数据. transformers模块简介 transformers框架为Huggingface开源的深度学习框架,支持几乎所有的Transformer架构的预训练模型.使用非常的方便,本文基于此框架,尝试一下预训练模型的使用,简单易用. 本来打算预训练bert-large模型,发现

  • PyTorch预训练的实现

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理. 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(

  • 详解PyTorch批训练及优化器比较

    详解PyTorch批训练及优化器比较

    一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成torch可以识别的Dataset格式,然后将Dataset放入DataLoader中就可以啦. import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子 BATCH_SIZE = 5 x = torch.li

  • pytorch 修改预训练model实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉model的后两层 self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)

  • pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    之一: torchvision 中包含了很多预训练好的模型,这样就使得 fine-tune 非常容易.本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型. 安装 pip install torchvision 如何 fine-tune 以 resnet18 为例: from torchvision import models from torch import nn from torch import optim resnet_model = models.resne

  • pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

    pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑 修改部分层,仍然调用之前的模型参数. resnet = resnet50(pretrained=False) resnet.load_state_dict(torch.load(args.predir)) res_conv31 = Bottleneck_dilated(1024, 256,dilated_rate = 2) print("---------------------",res_conv31) print("---

随机推荐