3D-resnext代码实现
时间: 2023-10-01 13:03:27 浏览: 56
当然,我可以为您提供一个简单的示例代码来实现3D-ResNeXt模型。请注意,这只是一个示例代码,您可能需要根据自己的需求进行调整。
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models.video import r3d_18
# 3D-ResNeXt模型定义
class ResNeXt(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(ResNeXt, self).__init__()
self.resnet = r3d_18(pretrained=True)
num_features = self.resnet.fc.in_features
self.resnet.fc = nn.Linear(num_features, num_classes)
def forward(self, x):
return self.resnet(x)
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((112, 112)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 实例化模型
num_classes = 10 # 根据您的任务设置类别数量
model = ResNeXt(num_classes)
# 示例输入数据
input_tensor = torch.randn(1, 3, 16, 112, 112) # (batch_size, num_channels, num_frames, height, width)
# 前向传播
output = model(input_tensor)
print(output.shape) # 打印输出形状
```
这是一个简单的3D-ResNeXt模型实现示例。您可以根据实际情况进行调整和修改,例如更改预处理步骤、调整模型架构或更改训练过程。希望对您有帮助!