写一个将列表长度为3作为输入的提前退出的AlexNet模型代码

以下是将列表长度为3作为输入的提前退出的AlexNet模型代码示例：

import torch.nn as nn

class AlexNet(nn.Module):

    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        )
        if len(self.features) == 12:
            return  # 如果列表长度为12，说明输入为图像，则不进行提前退出
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        if len(self.features) == 12:
            return x  # 如果列表长度为12，说明输入为图像，直接返回卷积特征
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

在初始化模型时，我们添加了一个判断语句，如果 `self.features` 的长度为12，说明输入为图像，直接返回卷积特征；否则，继续进行全连接层的计算。在 `forward` 函数中，同样添加了一个判断语句，根据输入的列表长度决定模型的计算方式。这样可以保证模型只对输入为图像的数据进行计算，而对于其他长度不为12的列表，则会直接返回卷积特征，从而实现了提前退出的效果。