pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道
作者:Hi_AI 发布时间:2023-12-02 00:49:33
标签:pytorch,预训练模型,增减,通道
如何把imagenet预训练的模型,输入层的通道数随心所欲的修改,从而来适应自己的任务
#增加一个通道
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))
#单通道输入
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, :, :])
来源:https://blog.csdn.net/github_36923418/article/details/84567227


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