model = models.resnet18(pretrained=False) 将resnet18模型换成modonetv2

`model = models.resnet18(pretrained=False)` 这行代码是在PyTorch中加载预训练的ResNet-18模型。ResNet-18是一个经典的深度残差网络，用于计算机视觉任务，比如图像分类。`pretrained=False` 表示不使用预训练的权重初始化模型。

如果你想将ResNet-18模型替换为MnasNetV2（一种由Google开发的基于神经架构搜索的轻量级模型），你需要这样做：

from torchvision.models import mnasnet_v2

model = mnasnet_v2(pretrained=True or False)

注意这里`pretrained=True`通常用于获取预训练好的模型参数，因为MnasNetV2也提供了预训练权重。如果你不提供预训练权重，模型将从头开始训练（对于新的架构可能需要大量数据和计算资源）。

相关问题

model = models.resnet18(pretrained=False) model.fc = torch.nn.Linear(512, ???)

The number of output units in the `torch.nn.Linear` layer depends on the number of classes in your classification task. For example, if you have 10 classes, you would set the number of output units to 10:

model.fc = torch.nn.Linear(512, 10)

If you have a binary classification task, you would set the number of output units to 1:

model.fc = torch.nn.Linear(512, 1)

If you're doing regression instead of classification, you would set the number of output units to 1 (assuming you're predicting a single continuous value):

model.fc = torch.nn.Linear(512, 1)

model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, n_class)

这段代码是基于预训练的 ResNet18 模型创建一个分类模型。预训练的 ResNet18 模型是在大规模图像数据集上进行预训练的，可以学习到图像的低级特征和高级特征。但是它的输出是一个全连接层，而不是用于分类的 softmax 层。因此，我们需要将全连接层替换为一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后一层的输出特征数，输出特征数等于分类数量。

具体来说，这段代码的第一行使用 PyTorch 的 `models` 模块创建了一个名为 `model` 的 ResNet18 模型，并加载了预训练权重。第二行使用 PyTorch 的 `nn` 模块创建了一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后一层的输出特征数 `model.fc.in_features`，输出特征数等于分类数量 `n_class`。第三行将新的线性层替换掉原来的全连接层，这样就得到了一个用于分类的 ResNet18 模型。