传输学习（Transfer Learning）是机器学习中一种常用的技术，通过利用预训练的模型来加速新任务的训练过程。本文将为您介绍如何在 PyTorch 中实现传输学习。
1. 什么是传输学习？
传输学习是指利用在大型数据集上预训练的模型来提升在特定任务上的表现。这种方式特别适用于以下场景：
- 数据集小：当可用的训练数据有限时，使用预训练模型可以帮助提升模型性能。
- 任务相似：当新任务与预训练模型的任务相似时，可以显著提高模型在新任务上的表现。
2. PyTorch 中的传输学习
在 PyTorch 中，我们可以使用 torchvision.models 中提供的预训练模型作为基础，然后根据需要调整模型的最后一层以适应新的任务。
以下是一个简单的传输学习示例：
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练的 ResNet50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 调整模型结构，移除最后一层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10) # 假设我们有10个类别
# 接下来进行模型的训练和验证
3. 相关教程
如果您想了解更多关于 PyTorch 的知识，可以参考以下教程：
