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huawei-noah / AdderNet

Code for paper " AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?"
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迁移学习：使用自己的数据集对resnet50预训练模型进行微调 #34

Closed 284513016 closed 3 years ago

284513016 commented 3 years ago

您好 我们参考 https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 利用自己的数据集对网络进行微调，我们遇到了困难 普通的resnet通过fc层输出in_featrues，进行微调训练，但是addernet中resnet的fc是conv2d，我不知道如何得到fc层的输入，或者说avgpool的输出。 期待您的回答，非常感谢。

HantingChen commented 3 years ago

你好，fc是conv2d和linear层对finetune没有影响，请参考你链接中Finetuning the convnet部分进行实验。

284513016 commented 3 years ago

你好，fc是conv2d和linear层对finetune没有影响，请参考你链接中Finetuning the convnet部分进行实验。

非常感谢您的答复，我没有将问题阐述清楚，链接中Finetuning the convnet部分的 num_ftrs = model_ft.fc.in_features，提取fc中的in_features后进行处理 但是addernet中fc是conv2d，没有in_features这个属性，只有输入输出通道数。 请问我们如何才能从addernet中得到fc的输入特征？ 期待您的回复，万分感谢

HantingChen commented 3 years ago

你好，fc是conv2d和linear层对finetune没有影响，请参考你链接中Finetuning the convnet部分进行实验。

非常感谢您的答复，我没有将问题阐述清楚，链接中Finetuning the convnet部分的 num_ftrs = model_ft.fc.in_features，提取fc中的in_features后进行处理 但是addernet中fc是conv2d，没有in_features这个属性，只有输入输出通道数。 请问我们如何才能从addernet中得到fc的输入特征？ 期待您的回复，万分感谢

你好，fc中的in_features相当于输入的特征维度，和conv2d中的输入通道数是一样的。