我正在使用vgg16提取图像特征向量。我想从倒数第二层获取114096的向量。
我的代码如下：
def get_model(): model = models.vgg16(pretrained=True)#.features[:].classifier[:4] model = model.eval() # model.cuda() # send the model to GPU, DO NOT include this line if you haven't a GPU return model但我只能从最后一层获取111000的向量。
我知道如何使用feathers和classifier，但我不知道如何同时使用它们。
仅使用分类器：
仅使用特征提取：
同时使用它们：
日志：
Traceback (most recent call last): File "/mnt/c/Users/sunji/PycharmProjects/image_cluster_pytorch/main.py", line 7, in <module> model = calc.get_model() File "/mnt/c/Users/sunji/PycharmProjects/image_cluster_pytorch/imagecluster/calc.py", line 17, in get_model model = models.vgg16(pretrained=True).features[:].classifier[:4] File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 771, in __getattr__ raise ModuleAttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format(torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'classifier'回答：
我自己找到了解决方案。
抱歉打扰Stack Overflow了。
这是解决方案的代码：
def get_model(): model = models.vgg16(pretrained=True) model.features = model.features[:] model.classifier = model.classifier[:4] model = model.eval() # model.cuda() # send the model to GPU, DO NOT include this line if you haven't a GPU return model结果如下：
我认为这是正确的答案。
