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一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)：
resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])
那么，接下来就可以构建我们的网络了：
class Net(nn.Module):
def __init__(self , model):
super(Net, self).__init__()
#取掉model的后两层
self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])
self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)
self.pool_layer = nn.MaxPool2d(32)
self.Linear_layer = nn.Linear(2048, 8)
def forward(self, x):
x = self.resnet_layer(x)
x = self.transion_layer(x)
x = self.pool_layer(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.Linear_layer(x)
return x
最后，构建一个对象，并加载resnet预训练的参数就可以啦～
resnet = models.resnet50(pretrained=True) model = Net(resnet)
以上这篇pytorch 更改预训练模型网络结构的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。