pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道
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,:,:])
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