使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)
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2020-12-23
03:34:40
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使用使用pytorch搭建搭建AlexNet操作操作(微调预训练模型及手动搭建微调预训练模型及手动搭建)
本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet，使用了两种方法，一种是直接加载预训练模型，并根据自己的需要微调（将最后一
层全连接层输出由1000改为10），另一种是手动搭建。
构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类，要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法，这里
我自己的理解是，搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中，每次正向传递需要计算的部分写在forward中，例如把矩阵压平之类
的。
加载预训练加载预训练alexnet之后，可以之后，可以print出来查看模型的结构及信息：出来查看模型的结构及信息：
model = models.alexnet(pretrained=True)
print(model)
分为两个部分，features及classifier，后续搭建模型时可以也写成这两部分，并且从打印出来的模型信息中也可以看出每一层
的引用方式，便于修改，例如model.classifier[1]指的就是Linear(in_features=9216, out_features=4096, bias=True)这层。
下面放出完整的搭建代码：
import torch.nn as nn
from torchvision import models
class BuildAlexNet(nn.Module):
def __init__(self, model_type, n_output):
super(BuildAlexNet, self).__init__()
self.model_type = model_type
if model_type == 'pre':
model = models.alexnet(pretrained=True)
self.features = model.features
fc1 = nn.Linear(9216, 4096)
fc1.bias = model.classifier[1].bias
fc1.weight = model.classifier[1].weight
fc2 = nn.Linear(4096, 4096)
fc2.bias = model.classifier[4].bias
fc2.weight = model.classifier[4].weight
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(),
fc1,
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
fc2,
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, n_output))
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