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python - マルチラベル画像分類の 2 つの出力を返すように PyTorch で事前トレーニング済みの Torchvision モデルを変更する方法
入力: 10 個の「母音」のセット、10 個の「子音」のセット、すべての画像に 1 つの母音と 1 つの子音の両方が書き込まれている画像データセット。
タスク: 与えられた画像から母音と子音を識別します。
アプローチ: 最初に画像に CNN 隠れ層を適用し、次に 2 つの並列の全結合/密層を適用します。1 つは画像内の母音を分類し、もう 1 つは画像内の子音を分類します。
問題: VGG や GoogleNet などの事前トレーニング済みモデルを使用しています。その事前トレーニング済みモデルを変更して、2 つの並列高密度レイヤーを適用し、2 つの出力を返す方法。
私は 2 つの異なるモデルを試しましたが、私の質問は、このタスクのために事前トレーニング済みのモデルを変更できるかということです。
現在、私のモデルには「fc」レイヤーが 1 つしかありません。このように、最終的な「fc」レイヤーのニューロン数を変更しました
ただし、両方の「fc」レイヤーが非表示レイヤーと並列に接続されるように、もう 1 つ fc レイヤーを追加する必要があります。
現在、モデルは 1 つの出力のみを返します。
タスクは、両方の「fc」レイヤーから 2 つの出力を返すことで、次のようになります。
python-3.x - torch>=1.1.0 の要件を満たすバージョンが見つかりませんでした (torchvision==0.3.0 から)
torchvision をインストールしようとしていますが、実行するたびにpip install torchvision次のエラーが発生するため、wheel ファイルを使用しています。
ModuleNotFoundError: No module named 'tools.nnwrap'
次のファイルをダウンロードしました。
torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
このファイルをインストールしようとしたときに、次のエラーが発生しました。
ERROR: torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
stackoverflow に関する回答の 1 つは、ファイルの名前を win32.whl に変更することを指摘していたので、私もそれを行いました。
torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win32.whl
このファイルに対してインストールを実行すると、次のエラーが発生します。
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch>=1.1.0 (from torchvision==0.3.0) (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2)
ERROR: No matching distribution found for torch>=1.1.0 (from torchvision==0.3.0)