Pytorch 修改預訓練網路結構

我們以（inceptionv3）為例：

pytorch裡我們如何使用設計好的網路結構，比如inceptionv3：

import torchvision.models as models

inception=models.inception_v3(pretrained=true)

inception_layer = nn.sequential(*list(model.children())[:-2])

class net(nn.module):

def __init__(self , model):
super(net, self).__init__()
#取掉model的後兩層
self.resnet_layer = nn.sequential(*list(model.children())[:-2])
self.transion_layer = nn.convtranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)
self.pool_layer = nn.maxpool2d(32)  
self.linear_layer = nn.linear(2048, 8)
def forward(self, x):
x = self.resnet_layer(x)
x = self.transion_layer(x)
x = self.pool_layer(x)
x = x.view(x.size(0), -1) 
x = self.linear_layer(x)
return x

resnet = models.resnet50(pretrained=true)

model = net(resnet)

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