resnet18输出为多少

ResNet-18是一个经典的深度卷积神经网络模型，它的输出是一个向量，具体的维度取决于模型的任务。通常情况下，ResNet-18用于图像分类任务，其输出是一个包含类别数目的向量。如果是用于ImageNet数据集的分类任务，那么ResNet-18的输出维度为1000，对应于ImageNet数据集中的1000个类别。

相关问题

resnet101的输出多少通道

ResNet-101网络的最后一层全连接层的输出通道数取决于具体的应用场景和任务。在ImageNet分类任务中，ResNet-101的最后一层全连接层输出通道数为1000，对应于ImageNet数据集中的1000个类别。请注意，这个通道数是根据ImageNet分类任务而言，对于其他任务可能会有所不同。

torchvision.models.resnet18修改输出类型为5

要将torchvision.models.resnet18的输出类型修改为5，你可以通过以下步骤进行修改：

1. 导入所需的库：

import torch
import torchvision.models as models

2. 加载预训练的ResNet18模型：

model = models.resnet18(pretrained=True)

3. 修改最后一层的全连接层，将其输出特征数修改为5：

num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, 5)  # 将输出特征数修改为5

4. 确保模型处于训练模式（如果需要微调模型）：

model.train()

现在，你已经将ResNet18的输出类型修改为5，可以根据你的需求进行微调或训练。