ResNet模型加载和修改全连接层输出维度

ResNet模型加载和修改全连接层输出维度

本文将介绍如何加载ResNet模型并修改全连接层输出维度，以适应不同类别数的任务需求。

加载ResNet模型

首先，我们定义一个名为load_model_from_ckpt的函数，用于加载模型。该函数首先创建ResNet模型，并使用load_checkpoint函数加载预训练好的模型参数。

def load_model_from_ckpt():
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='CPU')
    # 创建ResNet模型
    network = ResNet(BasicBlock,[2,2,2,2])
    # 加载ckpt文件中的模型参数
    param_dict = load_checkpoint('D:/pythonProject7/ckpt/checkpoint_resnet_34-8_25.ckpt')
    # 修改全连接层输出维度
    param_dict['layer4.1.conv2.weight'] = param_dict['layer4.1.conv2.weight'][:, :, :, :]
    param_dict['fc.weight'] = param_dict['fc.weight'][:, :]
    # 将模型参数加载到模型中
    load_param_into_net(network, param_dict)
    # 返回模型
    return network

修改全连接层输出维度

在加载模型参数之后，我们需要根据任务需求修改全连接层的输出维度。以下是修改代码的示例：

def load_model_from_ckpt():
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='CPU')
    # 创建ResNet模型
    network = ResNet(BasicBlock,[2,2,2,2])
    # 加载ckpt文件中的模型参数
    param_dict = load_checkpoint('D:/pythonProject7/ckpt/checkpoint_resnet_34-8_25.ckpt')
    # 修改全连接层输出维度
    param_dict['layer4.1.conv2.weight'] = param_dict['layer4.1.conv2.weight'][:, :, :, :]
    param_dict['fc.weight'] = param_dict['fc.weight'][:, :]
    # 将模型参数加载到模型中
    load_param_into_net(network, param_dict)
    # 修改全连接层输出维度
    network.fc1 = nn.Dense(512, 100)
    network.fc2 = nn.Dense(100, num_classes)
    # 返回模型
    return network

其中，num_classes为模型输出的类别数，需要根据具体的任务进行修改。

总结

通过以上步骤，我们可以成功加载ResNet模型并修改全连接层输出维度，以适应不同类别数的任务需求。这为我们提供了灵活的模型定制能力，使我们可以将预训练模型应用于更广泛的场景。