pytorch中如何在主干网络后加入mlp层

您可以使用nn.Sequential()函数将主干网络和MLP层组合在一起。以下是一个示例代码：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.backbone = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(256 * 4 * 4, 1024),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(1024, 10),
        )

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

在这个示例中，我们定义了一个名为MyModel的模型，它包含了一个主干网络和一个MLP层。主干网络由卷积层和池化层组成，MLP层由两个线性层和一个ReLU激活函数组成。在forward()函数中，我们首先通过主干网络处理输入