def __init__(self, pretrained=False): super(Resnet18Triplet, self).__init__() self.model = resnet18(pretrained=pretrained) # Output self.input_features_fc_layer = self.model.fc.in_features self.model.fc = common_functions.Identity() def forward(self, images): """Forward pass to output the embedding vector (feature vector) after l2-normalization.""" embedding = self.model(images) return embedding

这段代码是一个PyTorch模型的定义，使用ResNet-18作为backbone，在此基础上构建一个面向triplet loss的模型。其中，`__init__`方法中使用`resnet18`函数加载预训练的ResNet-18模型，并将最后的全连接层替换成一个空白的Identity层。`forward`方法中，输入一张图片，通过模型的计算，输出该图片的特征向量，并经过L2标准化后返回。这个特征向量可以用于计算triplet loss。