pytorch如何从训练的模型中提取图像的特征?

我载pytorch中尝试用examples/imagenet。很容易训练,但是我想知道我怎样才能将图像向前推进,并获得特征提取结果?
我用 examples/imagenet/main.py来训练,得到模型:
model_best.pth.tar
我将这个文件加载
model = torch.load('model_best.pth.tar')
这给了我一个命令,我如何使用前向方法来获得这个模型的图像(像fc7的Alexnet的输出)?
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你可以使用 torchvision.models,在这里你有构建各种视觉模型的功能,可以使用预先训练的重量。例子:
torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

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