pytorch全連接神經網絡怎樣加載

在PyTorch中，加載全連接神經網絡通常涉及兩個主要步驟：加載預訓練權重和定義模型結構。以下是一個簡單的示例，展示了如何加載一個預訓練的全連接神經網絡模型。

首先，確保你已經安裝了PyTorch。如果沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：

pip install torch

接下來，我們定義一個簡單的全連接神經網絡模型：

import torch
import torch.nn as nn

class FullyConnectedNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(FullyConnectedNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

現在，我們定義一個函數來加載預訓練權重：

def load_pretrained_weights(model, pretrained_weights_path):
    # 加載預訓練權重
    pretrained_weights = torch.load(pretrained_weights_path)
    
    # 獲取模型參數的名稱和預訓練權重的名稱
    model_state_dict = model.state_dict()
    pretrained_state_dict = {k: v for k, v in pretrained_weights.items() if k in model_state_dict}
    
    # 更新模型權重
    model_state_dict.update(pretrained_state_dict)
    model.load_state_dict(model_state_dict)

假設我們有一個預訓練權重的文件pretrained_weights.pth，我們可以使用以下代碼加載它：

# 創建模型實例
input_size = 784  # 假設輸入大小為28x28的圖像
hidden_size = 128
output_size = 10
model = FullyConnectedNN(input_size, hidden_size, output_size)

# 加載預訓練權重
pretrained_weights_path = 'pretrained_weights.pth'
load_pretrained_weights(model, pretrained_weights_path)

這樣，我們就成功加載了預訓練的全連接神經網絡模型。你可以根據需要調整模型結構和參數。