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公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作、移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶(hù)真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開(kāi)放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來(lái)的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶(hù)帶來(lái)驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出普蘭免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

That's because vgg19 doesn't have a fc member variable. Instead, it has a

 (classifier): Sequential (
 (0): Dropout (p = 0.5)
 (1): Linear (25088 -> 4096)
 (2): ReLU (inplace)
 (3): Dropout (p = 0.5)
 (4): Linear (4096 -> 4096)
 (5): ReLU (inplace)
 (6): Linear (4096 -> 100)
 )

To replace the last linear layer, a temporary solution would be

vgg19.classifier._modules['6'] = nn.Linear(4096, 8)

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