resnet实现回归问题
时间: 2023-12-31 11:22:10 浏览: 154
为了使用ResNet进行回归问题的实现,我们可以将ResNet的最后一层全连接层替换为一个具有单个输出的全连接层。这个输出可以是一个实数或一个向量,具体取决于我们要解决的问题。我们可以使用均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)等损失函数来训练模型。以下是一个使用ResNet进行回归问题的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class ResNetRegression(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1):
super(ResNetRegression, self).__init__()
self.resnet = models.resnet18(pretrained=True)
self.resnet.fc = nn.Linear(self.resnet.fc.in_features, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.resnet(x)
return x
# 训练模型
model = ResNetRegression(num_classes=1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(num_epochs):
# 训练代码
# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
# 测试代码
```