先有网络模型的使用及修改

先有网络模型的使用

使用示例代码：

import torchvision
from torch import nn

# 加载网络

# 这一句话（当pretrained设置为False时）就相当与把网络架构在这里替换了一下，网络模型的参数都是初始化的，是默认的一些参数
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)

# 这一句话（当pretrained设置为True时）网络模型的参数都是在ImageNet数据集上训练好的，就是在ImageNet数据集上能够达到一个比较好的效果
vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)

vgg16的使用有两个常用参数，分别是pretrained和process。

• pretrained - 为True的话，说明这个网络是已经训练好的在训练数据集上有比较好的效果 若为False则说明这个网络是没训练的
• process - 为True则显示下载神经网络参数的进度条若为False则不显示下载神经网络参数的进度条
  通俗来理解pretrained，就相当于什么呢？比如搭建神经网络卷积层时，你给了一个kernel_size但是并没有kernel_size中的参数，pretrained=True时相当于你得到了一个带参数的卷积核，pretrained=False时相当于你只知道这个卷积核的大小。

先有网络模型的修改（如何利用现有的网络去改动它的一个结构）

1.添加网络层

示例代码如下：

import torchvision
from torch import nn

# 加载网络
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
print("vgg16_false:\n",vgg16_false)

vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
print("vgg16_true:\n",vgg16_true)

# 如何利用现有的网络去改动他的一个结构

# 1.添加网络层

# 加载CIFAR10数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./CIFAR10",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())

# 将vgg16_true模型应用到CIFAR10数据集上，为什么要添加一个in_feature=1000,out_feature=10的线性层呢？因为vgg16_true网络训练的ImageNet数据集有1000个分类，而CIFAR10只有10分类，所以要将vgg16_true网络应用在CIFAR10上的话，需要添加一个in_feature=1000,out_feature=10的线性层。

# 方式1：在整个网络中直接添加
# vgg16_true.add_module("add_linear",nn.Linear(1000,10))

# 方式2：在相应的模块中添加
vgg16_true.classifier.add_module("add_linear",nn.Linear(1000,10))

print("vgg16_true:\n",vgg16_true)

运行结果：

讲解：将vgg16_true模型应用到CIFAR10数据集上，为什么要添加一个in_feature=1000,out_feature=10的线性层呢？因为vgg16_true网络训练的ImageNet数据集有1000个分类，而CIFAR10只有10分类，所以要将vgg16_true网络应用在CIFAR10上的话，需要添加一个in_feature=1000,out_feature=10的线性层。

2.直接修改网络

示例代码如下：

import torchvision
from torch import nn

# 加载网络模型
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
print("vgg16_false:\n",vgg16_false)

vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
print("vgg16_true:\n",vgg16_true)

# 如何利用现有的网络去改动他的一个结构
# 2.直接修改网络

# 加载CIFAR10数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./CIFAR10",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())

# 将vgg16_true模型应用到CIFAR10数据集上，为什么修改最后的线性层out_feature=10呢？因为vgg16_true网络训练的ImageNet数据集有1000个分类，而CIFAR10只有10分类，所以要将vgg16_true网络应用在CIFAR10上的话，需要修改最后的线性层out_feature=10。

# 按顺序对网络进行索引，修改最后的线性层 
vgg16_false.classifier[6] = nn.Linear(4096,10)
print("vgg16_false",vgg16_false)

运行结果：

讲解：将vgg16_true模型应用到CIFAR10数据集上，为什么修改最后的线性层out_feature=10呢？因为vgg16_true网络训练的ImageNet数据集有1000个分类，而CIFAR10只有10分类，所以要将vgg16_true网络应用在CIFAR10上的话，需要修改最后的线性层out_feature=10。