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
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#增加一个通道w = layers[0].weightlayers[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2w = layers[0].weightlayers[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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原文链接：https://blog.csdn.net/github_36923418/article/details/84567227
