PyTorch学習メモ2 (事前学習済みモデルを使ってみた) - Qiita

のコードで最終段だけ新しいノードに付け替えることで、目的とする分類モデルを作ることが可能です。 ちなみに、このモデルは元々入力サイズが224x224です。このような大きなサイズのモデルにCIFAR-10のような32x32のサイズのデータを突っ込んでいいのかも最初はよくわからなかったのですが、結論として問題はないようです。多分、大量の重みがまったく使われずに無駄になるだけなのだと思います。 逆に、例えば1024x1024のように元のモデルより解像度の大きなデータをモデルに入れる場合は、前処理で、解像度を224x224に落とすことが必要になります。 1.3 モデルの概要表示 モデルの概要表示をしたい場合は、この段階で netを実行すればいいです。 resnet50の場合の結果を、以下に示します。 Bottleneck( (conv1): Conv2d(512, 256, kernel_size