'RSNet' object has no attribute 'summary'

这个错误是因为在RSNet对象上调用了summary方法，但RSNet对象没有该属性。根据提供的引用，我们可以了解到RSNet是一个用于小目标检测的模型。根据引用，为了提取小目标的有效特征，作者在第一个卷积层中移除了下采样操作，并用一堆3×3的卷积滤波器替换了7×7的卷积核。这样改进后的模型能够更好地利用图像中的局部信息，从而提取出强大的特征，用于小目标检测。而引用中也提到，ResNet-101中的下采样操作会削减一半的原始图像信息，这对于小目标的检测准确性有着显著影响。综合来看，RSNet可能是作者自定义的一个模型，它可能没有summary方法。因此，如果你想查看RSNet模型的摘要信息，你需要使用其他方法或属性来实现。

相关问题

RSNET+LSTM

RSNET+LSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN，Residual Shortcuts Network，简称RSNet）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的技术，常用于处理序列数据，如图像描述生成、语音识别等任务。RSNet通常用于提取图像特征，它的残差连接设计有助于解决深度学习中的梯度消失问题，提高模型的训练效率。

而LSTM则是一种特殊的循环神经网络结构，特别适合处理长序列依赖，因为它通过包含细胞状态（cell state）、输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）来管理信息流，能够有效地捕捉长期时间内的模式。将RSNet和LSTM结合起来，可以利用RSNet的局部感知能力和LSTM的全局记忆能力，提升对复杂时空序列的理解和建模能力。

RSNet自己数据集

### 使用自定义数据集训练ResNet模型

为了使用自定义数据集训练ResNet模型，需遵循一系列操作来准备环境、加载数据以及调整模型设置。

#### 准备工作
确保已安装PyTorch及相关依赖库。可以通过pip命令完成这些包的安装[^2]：

pip install torch torchvision

#### 数据预处理与加载
对于自定义数据集，通常需要指定特定路径，并通过`datasets.ImageFolder`类读取图像文件夹结构中的图片作为输入源。这里假设每种类别对应一个子目录，其中包含该类别下的所有样本图像。接着应用标准化变换使不同批次间特征分布更加稳定一致:

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(root=f'data/{x}', transform=data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes

上述代码片段展示了如何配置适用于训练(`train`)和验证(`val`)阶段的不同增强策略；同时创建了一个字典形式的数据迭代器`dataloaders`以便后续访问各个分割部分的数据集合。

#### 调整模型架构
考虑到任务需求可能不同于原始ImageNet竞赛设定的目标分类数（即1000），因此有必要修改最后一层全连接层以适应新的标签空间大小。此过程涉及冻结除新添加外其他参数不变从而仅更新新增加的部分权重值:

model_ft = models.resnet50(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, len(class_names))
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_ft = model_ft.to(device)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
exp_lr_scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)

这段代码实现了从官方仓库获取预训练好的ResNet-50实例，并将其最后线性映射单元替换为适合当前应用场景的新版本——即将输出维度设为目标数量级而非默认情况下的千维向量表示法。

#### 训练流程设计
有了前面准备工作之后就可以进入正式的学习环节了，在这个过程中要不断重复执行前向传播计算损失函数梯度下降优化等一系列动作直到满足收敛条件为止:

def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
    best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
    best_acc = 0.0
    
    for epoch in range(num_epochs):
        print(f'Epoch {epoch}/{num_epochs - 1}')
        print('-' * 10)

        # Each epoch has a training and validation phase
        for phase in ['train', 'val']:
            if phase == 'train':
                model.train()  
            else:
                model.eval()

            running_loss = 0.0
            running_corrects = 0
            
            for inputs, labels in dataloaders[phase]:
                inputs = inputs.to(device)
                labels = labels.to(device)

                with torch.set_grad_enabled(phase=='train'):
                    outputs = model(inputs)
                    _, preds = torch.max(outputs, 1)
                    loss = criterion(outputs, labels)

                    if phase == 'train':
                        optimizer.zero_grad()
                        loss.backward()
                        optimizer.step()

                running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
                running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)

            if phase == 'train':
                scheduler.step()

            epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
            epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]

            print(f'{phase} Loss: {epoch_loss:.4f} Acc: {epoch_acc:.4f}')

            if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc:
                best_acc = epoch_acc
                best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())

        print()

    model.load_state_dict(best_model_wts)
    return model

以上就是整个基于自定义数据集上微调ResNet网络的主要步骤概述。