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pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道
站长资源 2026/4/11 佚名
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如何把imagenet预训练的模型，输入层的通道数随心所欲的修改，从而来适应自己的任务

#增加一个通道
w = layers[0].weight
layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, w[:, :1, :, :]), dim=1))
 
#方式2
w = layers[0].weight
layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, torch.zeros(64, 1, 7, 7)), dim=1))
 
 
#单通道输入
layers[0] = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
layers[0].weight = torch.nn.Parameter(w[:, :1, :, :])

以上这篇pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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