pytorch如何调用resnet，去掉全连接层

要调用 PyTorch 中的 ResNet 模型并去掉全连接层，可以使用以下代码：
import torch
import torchvision.models as models

# 加载 ResNet 模型
resnet = models.resnet18(pretrained=True)

# 去掉全连接层
modules = list(resnet.children())[:-1]
resnet = torch.nn.Sequential(*modules)

# 打印 ResNet 模型
print(resnet)

在这里，我们加载了一个预训练的 ResNet-18 模型，并使用 list(resnet.children())[:-1] 去掉了全连接层。最后，我们使用 torch.nn.Sequential 将其他层组合成一个新的模型。

相关问题

pytorch提取resnet每层特征

在PyTorch中，如果你想要从预训练的ResNet模型（如ResNet18、ResNet50等）中提取每一层的特征，你可以通过以下步骤操作：

导入所需的库和模块：
import torch
from torchvision.models import resnet18, ResNet

加载预训练的ResNet模型：
model = resnet18(pretrained=True)
features_list = list(model.children())[:-1] # 切除最后的分类层

这里的list(model.children())会将整个模型分解成一个个的层，而[:-1]则是去掉最后一个全连接层（这通常用于分类任务），保留用于特征提取的部分。

创建一个新的函数来获取特定层的输出：

def extract_features(inputs, model_layers):
 features = []
 for layer in model_layers:
 x = layer(inputs)
 if isinstance(layer, torch.nn.ReLU):  # 如果是ReLU层，通常不会包含在特征中，可以跳过
     continue
 features.append(x)  # 将该层的输出添加到特征列表中
 return features


使用这个函数并传入输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 假设输入是1x3x224x224大小的张量
output_features = extract_features(input_tensor, features_list)

现在，output_features是一个列表，包含了ResNet模型各层对应的特征向量。每个元素对应于features_list中的相应层。

pytorch 实现 ResNet50 实现特征提取且最后输出为1*32720的一维向量

可以使用预训练的 ResNet50 模型，并将其最后一层的全连接层去掉，这样就可以得到一个特征提取器。然后，你可以将输入数据输入到这个特征提取器中，得到一个形状为 [batch_size, 2048, 1, 1] 的张量。接下来，你需要将这个张量展平成一个形状为 [batch_size, 2048] 的张量，然后再将其传递到一个全连接层中，输出一个形状为 [batch_size, 32720] 的张量。具体的代码实现如下：
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class ResNet50(nn.Module):
def __init__(self):
super(ResNet50, self).__init__()
self.resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
self.resnet50.fc = nn.Identity() # 去掉最后一层全连接层

self.fc = nn.Linear(2048, 32720)

def forward(self, x):
x = self.resnet50(x)
x = x.view(x.size(0), -1) # 展平特征张量
x = self.fc(x)
return x

这里的 ResNet50 类继承自 nn.Module，并包含了一个预训练的 ResNet50 模型和一个全连接层。在前向传播中，我们首先将输入数据输入到 ResNet50 模型中，得到一个形状为 [batch_size, 2048, 1, 1] 的张量，然后将其展平成一个形状为 [batch_size, 2048] 的张量，并将其传递到全连接层中，得到一个形状为 [batch_size, 32720] 的输出张量。