在 PyTorch 中修改预训练模型架构的方法
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简介：
本文介绍了如何在PyTorch框架下调整和优化预训练模型的结构，以适应不同的任务需求。
一个继承自 `nn.Module` 的模型包含了一个叫做 `children()` 的函数，这个函数可以用来提取出模型每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可。例如，可以通过以下方式去除后两层：`resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])`。
接下来就可以构建我们的网络了：
```python
class Net(nn.Module):
def __init__(self, model):
super(Net, self).__init__()
# 去掉model的后两层
self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])
```
这段代码展示了如何基于现有的模型构建一个新的网络结构。
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