pytorch 實現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練模型的 input上增減通道
更新時間：2020年01月06日 11:31:51 作者：Hi_AI
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如何把imagenet預(yù)訓(xùn)練的模型，輸入層的通道數(shù)隨心所欲的修改，從而來適應(yīng)自己的任務(wù)
#增加一個通道 w = layers[0].weight layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, w[:, :1, :, :]), dim=1)) #方式2 w = layers[0].weight layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, torch.zeros(64, 1, 7, 7)), dim=1)) #單通道輸入 layers[0] = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(w[:, :1, :, :])
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