resnet18回归代码

ResNet18是一种深度残差网络（Residual Neural Network），常用于计算机视觉任务，包括回归。回归通常涉及预测连续值，例如房价预测。在PyTorch框架中，使用ResNet18进行回归的基本步骤如下：

import torch
from torchvision.models import resnet18
from torch import nn

# 导入预训练的ResNet18模型并去掉最后一层分类层
model = resnet18(pretrained=True)
num_features = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_features, 1)  # 将最后一层替换为一个线性层，输出一个数值

# 定义损失函数（如均方误差MSE）
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 假设输入数据和标签已经准备好
inputs = ...  # 形状应该是 (batch_size, 3, height, width)
labels = ...  # 形状应该是 (batch_size, 1) 或者 (batch_size, num_classes)（这里是回归问题，所以是(batch_size, 1)）

# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()

# 训练过程中的其他循环（如for epoch in range...）会包含类似的操作