pytorch 用vgg16预训练实现fcn

您可以使用PyTorch和VGG16预训练模型来实现FCN（Fully Convolutional Networks）。以下是一个简单的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载预训练的VGG16模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)

# 将VGG16模型的全连接层替换为1x1的卷积层
features = list(vgg16.features.children())
features[30] = nn.Conv2d(512, 4096, kernel_size=1)
features[32] = nn.Conv2d(4096, 4096, kernel_size=1)
vgg16.features = nn.Sequential(*features)

# 定义FCN模型
class FCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(FCN, self).__init__()
        self.features = vgg16.features
        self.conv1 = nn.Conv2d(4096, num_classes, kernel_size=1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.conv1(x)
        return x

# 创建FCN模型实例
num_classes = 10  # 根据您的任务设置类别数量
fcn = FCN(num_classes)

# 使用FCN模型进行训练和推理
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 输入图像的大小根据您的数据进行调整
output_tensor = fcn(input_tensor)

上述代码加载了预训练的VGG16模型，并将其全连接层替换为1x1的卷积层。然后定义了一个FCN模型，其中采用了修改后的VGG16作为特征提取器，并添加了一个1x1的卷积层用于输出预测结果。最后，通过将输入数据传递给FCN模型的前向方法，可以获得预测结果。

请注意，上述代码仅为示例，您可能需要根据您的具体任务进行适当的修改和调整。