今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道，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

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