神经网络----现有网络的下载和利用（vgg16）
以下两种方法已经用不了vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) 改为
vgg16_model0 = vgg16(weights=None)#vgg16_false
vgg16_model1 = vgg16(weights=VGG16_Weights.DEFAULT)# pretrained vgg16_true import torchvisionfrom torch import nnfrom torchvision.models import vgg16, VGG16_Weights# 以下表明的两行用不了，现在更新了新方法# vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False) # vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)vgg16_model0 = vgg16(weights=None)#vgg16_false
vgg16_model1 = vgg16(weights=VGG16_Weights.DEFAULT)# pretrained vgg16_true# vgg16_model2 = vgg16(weights=VGG16_Weights.IMAGENET1K_V1)# 代表利用IMAGENET1K_V1方法训练# print(vgg16_model1)train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)print('---------------增加一层-------------------------------------------------- ----')# vgg16_model1.add_module('add_liner', nn.Linear(1000, 10))# print(vgg16_model1)print('--------------在classifier里-增加一层--------------------------------- -----------')vgg16_model1.classifier.add_module('add_liner', nn.Linear(1000, 10))print(vgg16_model1)print('-------------------未修改的vgg16--------------------------------------------------')print(vgg16_model0)print('-------------------将vgg16的classifier的第6层进行修改-------------------------------')vgg16_model0.classifier = nn.Linear(4096, 10)print(vgg16_model0)
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