torch resnet18二分类

要使用PyTorch中的ResNet-18进行二分类，需要对预训练的ResNet-18模型进行微调。以下是使用ResNet-18进行二分类的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet-18模型
resnet = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结所有卷积层的参数
for param in resnet.parameters():
    param.requires_grad = False
    
# 替换最后一层全连接层
num_features = resnet.fc.in_features
resnet.fc = nn.Linear(num_features, 2)  # 假设有2个类别

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练代码...

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的ResNet-18模型，并冻结了所有卷积层的参数，这样可以保持预训练的特征提取能力。然后，我们替换了最后一层全连接层，将其输出的特征维度修改为2，以适应二分类任务。

接下来，我们可以定义损失函数和优化器，并使用这些工具对模型进行训练。具体的训练代码部分需要根据数据集和训练需求进行编写。