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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, :, :])

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

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网页题目：pytorch怎么实现在预训练模型的input上增减通道-创新互联
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