python生成resnet-lstm模型代码
时间: 2023-12-18 08:05:12 浏览: 42
以下是一个简单的示例,使用PyTorch生成ResNet-LSTM模型的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class ResNetLSTM(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, hidden_size=512, num_layers=1, bidirectional=False):
super(ResNetLSTM, self).__init__()
self.resnet = models.resnet18(pretrained=True)
self.resnet.fc = nn.Identity()
self.lstm = nn.LSTM(input_size=512, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=bidirectional)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
with torch.no_grad():
x = self.resnet(x)
x = x.unsqueeze(1)
x, _ = self.lstm(x)
x = x[:, -1, :]
x = self.fc(x)
return x
```
在这个模型中,我们使用了一个预训练的ResNet18模型来提取输入图像的特征,然后将这些特征输入到一个LSTM层中进行时间序列建模。最后,我们使用一个全连接层将LSTM的输出映射到所需的输出类别数。
您可以根据自己的需求调整模型的超参数,例如隐藏层大小、LSTM层数、是否双向等。同时,您还可以使用不同的预训练ResNet模型来提取图像特征,例如ResNet50或ResNet101。