pytorch实现resnet 18

PyTorch可以通过使用预训练模型和自定义层来实现ResNet-18。

首先，可以使用PyTorch的torchvision模块中的预训练模型来加载ResNet-18。这可以通过以下代码实现：

import torch
import torchvision.models as models

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

接下来，可以根据需要添加自定义层。例如，可以添加一个全连接层来适应特定的分类任务：

import torch.nn as nn

num_classes = 10

resnet18.fc = nn.Linear(resnet18.fc.in_features, num_classes)

最后，可以使用PyTorch的数据加载器和优化器来训练模型：

import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

optimizer = optim.SGD(resnet18.parameters(), lr=.001, momentum=.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = resnet18(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

这样就可以使用PyTorch实现ResNet-18了。