resnet提取图像特征完整代码

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，用于图像分类和特征提取。下面是一个简化的ResNet代码示例，用于提取图像特征：

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

# 加载预训练的ResNet模型
resnet = models.resnet50(pretrained=True)

# 移除最后一层全连接层
resnet = nn.Sequential(*list(resnet.children())[:-1])

# 设置为评估模式
resnet.eval()

# 输入图像预处理
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')

# 预处理图像
input_tensor = preprocess(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)

# 使用ResNet提取特征
with torch.no_grad():
    features = resnet(input_batch)

# 将特征向量展平
features = torch.flatten(features, 1)

# 打印特征向量
print(features)

这段代码使用了PyTorch框架和torchvision库中的预训练ResNet模型。首先，加载预训练的ResNet-50模型，并移除最后一层全连接层。然后，对输入图像进行预处理，包括尺寸调整、中心裁剪和归一化。接下来，加载图像并进行预处理，将其转换为模型所需的输入张量。最后，使用ResNet模型提取特征，并将特征向量展平输出。