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现有模型
在pytorch官网有很多模型
现有网络模型的使用
以vgg16为例
代码示例：
import torchvision.datasets#因为数据集现在不能用这种方式下载了，只能手动下载
#train_data = torchvision.datasets.ImageNet("../data_image", split='train', download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())#现有网络模型vgg16的使用 pretrained=False表示参数都是初始的，没有经过训练，为True表示参数已经经过训练数据集训练得到
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)print(vgg16_false)
输出：
VGG(
(features): Sequential(
(0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU(inplace=True)
(2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(3): ReLU(inplace=True)
(4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(6): ReLU(inplace=True)
(7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(8): ReLU(inplace=True)
(9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(11): ReLU(inplace=True)
(12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(13): ReLU(inplace=True)
(14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(15): ReLU(inplace=True)
(16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(18): ReLU(inplace=True)
(19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(20): ReLU(inplace=True)
(21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(22): ReLU(inplace=True)
(23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(25): ReLU(inplace=True)
(26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(27): ReLU(inplace=True)
(28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(29): ReLU(inplace=True)
(30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
(classifier): Sequential(
(0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
(1): ReLU(inplace=True)
(2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
(3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
(4): ReLU(inplace=True)
(5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
(6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
)
)
通过输出可以看到vgg16基本的网络架构
修改现有网络模型
在这个network下，最后一个线性函数输出为1000，说明可能在这个训练中，最后分类为1000种，如果想把最后的输出修改为10，有下面三个方式
- 在最后再加上一个线性函数，input为1000，output为100
vgg16_true.add_module('add_linear', nn.Linear(1000, 10))
- 如果想加的位置是在classifier里面
vgg16_true.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000, 10))
- 直接修改最后一个线性函数
vgg16_true.classifier[6] = nn.Linear(4096, 10)
保存现有模型
两种方式，一个是保存现有模型的结构，一个是字典形式保存
代码示例
model_save.py
import torch
import torchvision.modelsvgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#保存方式1，模型结构+模型参数
torch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth")#保存方式2，模型参数（官方推荐）
torch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth")model_load.py
import torch#方式1 加载模型
model =torch.load("vgg16_method1.pth")
#print(model)#方式2 加载模型
model = torch.load("vgg16_method2.pth")
print(model)方式一的输出：
方式二的输出：
