基于Pytorch特征提取

在Pytorch开源的网络以及权重的基础上进行特征提取

就用VGG16网络举个例子官方开源的vgg网络

我们想提取全链接层的特征时，只需要将官方的代码注释掉一部分

 def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True):super(VGG, self).__init__()self.features = featuresself.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))self.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),nn.ReLU(True),nn.Dropout(),nn.Linear(4096, 4096),# nn.ReLU(True),# nn.Dropout(),# nn.Linear(4096, num_classes),)if init_weights:self._initialize_weights()

然后在读取网络权重的时候

def vgg16(pretrained=False, **kwargs):"""VGG 16-layer model (configuration "D")Args:pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet"""if pretrained:kwargs['init_weights'] = Falsemodel = VGG(make_layers(cfg['D']), **kwargs)if pretrained:          # 只读取需要的权重pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_urls['vgg16'])  # 预训练模型参数保存地址model_dict = model.state_dict()  # 自己的模型参数变量pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}  # 去除一些不需要的参数model_dict.update(pretrained_dict)  # 参数更新model.load_state_dict(model_dict)  # 加载return model

完整的代码 ——>github
README中有更详细的介绍.

其中根据.TXT文件读取图像和标签的方式转载自
https://blog.csdn.net/MiaoB226/article/details/88262484

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