pytorch在resnet50中，计算卷积层输出通道特征map的和，并找出和为0的通道，把它们的位置记在列表中

可以使用 PyTorch 提供的钩子（hook）来实现计算卷积层输出通道特征 map 的和，并找出和为 0 的通道。

具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

2. 定义 ResNet50 模型

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet50', pretrained=True)

3. 定义钩子函数

channel_sum = []
def hook_fn(module, input, output):
    # 计算输出通道特征 map 的和
    sum = output.sum(dim=(0, 2, 3))
    channel_sum.append(sum.cpu().numpy())

4. 注册钩子函数

# 注册钩子函数，计算卷积层输出通道特征 map 的和
model.layer1.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer2.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer3.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer4.register_forward_hook(hook_fn)

5. 预测一个样本

input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)

6. 找出和为 0 的通道

# 将所有通道的和合并为一个数组
channel_sum = np.concatenate(channel_sum, axis=0)
# 找出和为 0 的通道的位置
zero_channels = np.where(channel_sum == 0)[0]

最后，列表 zero_channels 中存储的就是和为 0 的通道的位置。