pytorch全连接神经网络怎样加载

在PyTorch中，加载全连接神经网络通常涉及两个主要步骤：加载预训练权重和定义模型结构。以下是一个简单的示例，展示了如何加载一个预训练的全连接神经网络模型。

首先，确保你已经安装了PyTorch。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install torch

接下来，我们定义一个简单的全连接神经网络模型：

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

现在，我们定义一个函数来加载预训练权重：

def load_pretrained_weights(model, pretrained_weights_path):
    # 加载预训练权重
    pretrained_weights = torch.load(pretrained_weights_path)
    
    # 获取模型参数的名称和预训练权重的名称
    model_state_dict = model.state_dict()
    pretrained_state_dict = {k: v for k, v in pretrained_weights.items() if k in model_state_dict}
    
    # 更新模型权重
    model_state_dict.update(pretrained_state_dict)
    model.load_state_dict(model_state_dict)

假设我们有一个预训练权重的文件pretrained_weights.pth，我们可以使用以下代码加载它：

# 创建模型实例
input_size = 784  # 假设输入大小为28x28的图像
hidden_size = 128
output_size = 10
model = FullyConnectedNN(input_size, hidden_size, output_size)

# 加载预训练权重
pretrained_weights_path = 'pretrained_weights.pth'
load_pretrained_weights(model, pretrained_weights_path)

这样，我们就成功加载了预训练的全连接神经网络模型。你可以根据需要调整模型结构和参数。