前言
最近使用 PyTorch 感觉妙不可言，有种当初使用 Keras 的快感，而且速度还不慢。各种设计直接简洁，方便研究，比 tensorflow 的臃肿好多了。今天让我们来谈谈 PyTorch 的预训练，主要是自己写代码的经验以及论坛 PyTorch Forums上的一些回答的总结整理。
直接加载预训练模型
如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型：
my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))
当然这样的加载方法是基于 PyTorch 推荐的存储模型的方法：
torch.save(my_resnet.state_dict(), "my_resnet.pth")
还有第二种加载方法：
my_resnet = torch.load("my_resnet.pth")
加载部分预训练模型
其实大多数时候我们需要根据我们的任务调节我们的模型，所以很难保证模型和公开的模型完全一样，但是预训练模型的参数确实有助于提高训练的准确率，为了结合二者的优点，就需要我们加载部分预训练模型。
pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_urls['resnet152']) model_dict = model.state_dict() # 将pretrained_dict里不属于model_dict的键剔除掉 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} # 更新现有的model_dict model_dict.update(pretrained_dict) # 加载我们真正需要的state_dict model.load_state_dict(model_dict)
因为需要剔除原模型中不匹配的键，也就是层的名字，所以我们的新模型改变了的层需要和原模型对应层的名字不一样，比如：resnet 最后一层的名字是 fc(PyTorch 中)，那么我们修改过的 resnet 的最后一层就不能取这个名字，可以叫 fc_
微改基础模型预训练
对于改动比较大的模型，我们可能需要自己实现一下再加载别人的预训练参数。但是，对于一些基本模型 PyTorch 中已经有了，而且我只想进行一些小的改动那么怎么办呢？难道我又去实现一遍吗？当然不是。
我们首先看看怎么进行微改模型。
微改基础模型
PyTorch 中的 torchvision 里已经有很多常用的模型了，可以直接调用：
-
AlexNet
-
VGG
-
ResNet
-
SqueezeNet
-
DenseNet
import torchvision.models as models resnet18 = models.resnet18() alexnet = models.alexnet() squeezenet = models.squeezenet1_0() densenet = models.densenet_161()
但是对于我们的任务而言有些层并不是直接能用，需要我们微微改一下，比如，resnet 最后的全连接层是分 1000 类，而我们只有 21 类；又比如，resnet 第一层卷积接收的通道是 3， 我们可能输入图片的通道是 4，那么可以通过以下方法修改：
resnet.conv1 = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) resnet.fc = nn.Linear(2048, 21)
简单预训练
模型已经改完了，接下来我们就进行简单预训练吧。
我们先从 torchvision 中调用基本模型，加载预训练模型，然后，重点来了，将其中的层直接替换为我们需要的层即可：
resnet = torchvision.models.resnet152(pretrained=True) # 原本为1000类，改为10类 resnet.fc = torch.nn.Linear(2048, 10)
其中使用了 pretrained 参数，会直接加载预训练模型，内部实现和前文提到的加载预训练的方法一样。因为是先加载的预训练参数，相当于模型中已经有参数了，所以替换掉最后一层即可。OK！
