如何替换预训练模型resnet18的最后一层，用以对cifar-10数据集进行分类

可以通过以下代码对resnet18的最后一层进行替换:

import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
from torchvision.models.resnet import ResNet, BasicBlock, Bottleneck

# 定义自己的分类器
class MyClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyClassifier, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(512, 128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(128, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 加载resnet18预训练模型
model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=1000)
model.load_state_dict(model_zoo.load_url('https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth'))

# 替换最后一层分类器
model.fc = MyClassifier()

# 对cifar-10数据集进行分类
# ...

注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。