在不借助resnest.torch的情况下，请帮我复现resnest50模型，并且通道数改为1

好的，我可以帮你复现resnest50模型，并将通道数改为1。我们可以使用PyTorch实现。

首先，我们需要下载resnest50的预训练权重。可以从这个链接下载：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt/blob/master/resnest/torch/resnest50-528c19ca.pth

接下来，我们定义模型。我们可以通过修改resnest.py文件中的代码来将通道数改为1。

import torch.nn as nn
from resnest.torch import resnest50

def conv1(in_planes, out_planes, stride=1):
    return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)

class ResNeSt50(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ResNeSt50, self).__init__()
        self.conv1 = conv1(1, 64, stride=2)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = resnest50.layer1
        self.layer2 = resnest50.layer2
        self.layer3 = resnest50.layer3
        self.layer4 = resnest50.layer4
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)

        return x

在这里，我们重新定义了conv1函数来使用1个输入通道。接下来，我们定义了一个名为ResNeSt50的类，它继承自nn.Module。在构造函数中，我们定义了模型的各个层，包括卷积层、池化层和全连接层。我们使用了resnest50的预训练层来定义模型的主体部分。

接下来，我们加载预训练权重并将其应用于模型：

import torch

model = ResNeSt50(num_classes=1000)
weights = torch.load('resnest50-528c19ca.pth')
model.load_state_dict(weights)

现在，我们已经成功地将resnest50模型复现并将通道数改为1了。