resnet18网络模型代码python

ResNet18是一种深度残差网络（Residual Network），常用于计算机视觉任务，如图像分类。它是深度学习库PyTorch中的预训练模型之一。以下是使用Python和PyTorch库加载和展示ResNet18的基本代码：

import torch
from torchvision import models, transforms

# 定义预处理步骤
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 模型在GPU上运行，如果可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 示例：前向传播并查看模型结构
input_image = transform(image_path)  # image_path替换成实际的图片路径
input_image = input_image.unsqueeze(0).to(device)
output = model(input_image)
print(f"Model architecture: {model}")

在这个例子中，我们首先导入必要的模块，然后定义了数据预处理流程。接着加载预训练的ResNet18模型，并将其移动到设备（通常是GPU）。最后，我们对一个输入图像进行了前向传播，并打印出了模型的结构。

如果你想要了解如何训练这个模型或者使用它的特征层，可以查阅相关的PyTorch教程或者官方文档。