----------------- # DFace • [](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) | **`Linux CPU`** | **`Linux GPU`** | **`Mac OS CPU`** | **`Windows CPU`** | |-----------------|---------------------|----------

今天小编就为大家分享一篇pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

实践中，针对不同的任务需求，我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的。 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络： # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda() y = Variable(torch.FloatTensor([4