paddlepaddle 19 动态修改模型的最后一层

 在进行迁移学习时，通常需要修改模型的最后一层，按照需求重新进行定义。但是，迁移学习需要在众多的模型中进行对比实验，而定义最后一个layer时，需要知道layer的name，和layer输入数据的shape，也就是需要对model的layer进行遍历。

1、遍历model

通过以下代码可以遍历model

import paddle
#print('飞桨框架内置模型：', paddle.vision.models.__all__)
model=paddle.vision.resnet18()
layer_list=[(name,atom_layer) for name,atom_layer in model.named_sublayers()]
#print(model)

feature_layer_name,feature_layer=layer_list[-1]
feature_layer_shape=feature_layer.weight.shape
feature_layer_type=feature_layer.__class__
print("feature layer:",feature_layer_name,feature_layer_shape,feature_layer_type)

 代码执行输出如下所示：

feature layer: fc [512, 1000] <class 'paddle.nn.layer.common.Linear'>

2、动态修改模型的最后一层

动态修改模型的最后一层，支持语义分割模型和图像分类模型。但是需要注意的是，模型的最后一层必须是layer对象（如resnet系列，densenet系列，mobilenet系