小编Sel*_*Gök的帖子

我正在与 Keras 合作，尝试分析由一些具有有意义权重的层和一些具有随机初始化的层构建的模型对准确性的影响。

喀拉斯：

我使用加载方法参数加载VGG19预训练模型。include_top = False

model = keras.applications.VGG19(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(img_width, img_height, 3))

火炬：

我加载VGG19预先训练的模型，直到与加载 Keras 的先前模型位于同一层。

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'vgg19', pretrained=True)
new_base =  (list(model.children())[:-2])[0]

加载模型后，下图显示了它们的摘要。( Pytorch, Keras)

到目前为止还没有问题。之后，我想在这些预训练模型上添加一个 Flatten 层和一个完全连接层。我用 Keras 做到了，但用 PyTorch 做不到。

new_model.summary() 的输出是：

我的问题是，如何添加新图层PyTorch？

我尝试编写一个汇编代码,确定28是否是一个完整的数字.但我有一个问题.当我运行代码时,emu8086无法识别我的标签.
例如,在此代码中:

mov dl,1ch
mov bl,00h ;sum
mov cl,1ch ;counter
dec cl

HERE : mov ax,00h
mov al,dl
div cl ;ax/dl ah=remainder
cmp ah,00h
je SUM ; if ah=0 jump the label SUM 
loop HERE

mov dh,00h
cmp dl,bl
je PERFECT
hlt

SUM :
add bl,cl
jmp HERE   

PERFECT :
mov dh,01
hlt

当loop HERE指令运行时,emu8086运行mov dl,1ch我的代码的第一条指令().我能做什么？问题是什么？

提前致谢...