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一、前言
本篇记录使用 pytorch 官方 resnet101 实现迁移学习，迁移学习是当前深度学习领域的一系列通用的解决方案，而不是一个具体的算法模型。Pre-training + fine-tuning（预训练+调参） 的迁移学习方式是现在深度学习中一个非常流行的迁移学习方式，有以下3步
（1）把预训练模型当做特征提取器： TensorFlow或者Pytorch都有ImageNet上预训练好的模型，将最后一层全连接层（原始的是1000个类别或者更多）改成你自己的分类任务的种类进行输出，或者把最后一层直接去掉换成自己的分类器， 剩下的全部网络结构当做一个特征提取器。
（2）fine-tuning： 通常来说，直接把预训练模型来用效果不一定足够好，因此需要进行fine-tuning（微调）。fine-tuning需要冻结网络的前几层参数，只更新网络结构的后面几层和最后的全连接层，这样效果会更好。
（3） Learning rate： 在迁移学习的微调过程中一般不建议使用过大的学习率，通常来说1e-5是比较合适的选择
二、代码
resnet101 官网定义
import torch
from torchvision.models.resnet import ResNet, Bottleneck
def resnet101(pretrained=False, **kwargs):
"""Constructs a ResNet-101 model.
Args:
pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
"""
model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], **kwargs)
if pretrained:
checkpoint = torch.load('resnet101-5d3b4d8f.pth', map_location='cpu') # 加载模型文件，pt, pth 文件都可以
model.load_state_dict( checkpoint )
return model然后使用resnet101，加载官方预训练模型，再修改最后全连接层，训练过程只对最后全连接层做训练
#初始化net,训练和验证都需要net
net = resnet101(pretrained=True)
net.fc = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(2048, 1024),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Dropout(p=0.5),
torch.nn.Linear(1024, 1024),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Dropout(p=0.5),
torch.nn.Linear(1024, 257 ))
net = net.to(device)
#初始化optimizer，只有train时使用
optimizer = optim.SGD( net.fc.parameters(), lr=1e-5, momentum=0.9)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, 20 , gamma=0.5) 发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/185265.html原文链接：https://javaforall.net
