博主打扰您了,想请教您—下您在fastreid模块中是怎么将
resnet101蒸馏成resnet34,去除模型保存了FC层和优化器等参数的呢
resnet101蒸馏成resnet34
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- 孟意昶 2022-12-30 20:31关注
在 fastai 模块中,可以使用以下代码将 ResNet101 蒸馏成 ResNet34:
from fastai.vision.models import resnet34 # 加载 ResNet101 模型 model = resnet101() # 从 ResNet101 模型中复制参数到 ResNet34 模型 model_34 = resnet34() model_34.load_state_dict(model.state_dict()) # 去除模型中的全连接层和优化器参数 for param in model_34.parameters(): param.requires_grad = False model_34.fc = None # 保存蒸馏后的 ResNet34 模型 torch.save(model_34.state_dict(), 'resnet34.pth')
在这段代码中,我们首先加载了 ResNet101 模型,然后创建了一个 ResNet34 模型,并使用 ResNet101 模型的参数初始化 ResNet34 模型。接下来,我们将 ResNet34 模型中的所有参数的 requires_grad 属性设为 False,表示在训练过程中不需要更新这些参数,然后将 ResNet34 模型的全连接层设为 None。最后,我们使用 torch.save 函数保存了蒸馏后的 ResNet34 模型
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