如何删除 torchvision.model.resnet34 模型的 33 层后面的其他模块

可以通过修改 torchvision.model.resnet34 模型的 nn.Module 对象来删除 33 层后面的其他模块。具体来说，可以使用 delattr 函数删除不需要的模块。下面的代码演示了如何删除 resnet34 模型的 33 层后面的所有模块：

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

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        resnet34 = models.resnet34(pretrained=True)
        self.features = nn.Sequential(*list(resnet34.children())[:9])
        self.classifier = nn.Linear(512, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x

model = MyModel()

在这个例子中，我们首先使用 torchvision.models.resnet34 函数创建了一个预训练的 resnet34 模型。然后，我们通过 list(resnet34.children())[:9] 来获取 resnet34 模型的前 9 层，也就是去除 33 层后面的所有层。最后，我们使用这些层来构建我们自己的模型。

需要注意的是，删除模块后，需要手动设置模型的参数。例如，在上面的例子中，我们删除了 resnet34 模型的后面部分，因此我们需要自己定义一个分类器（nn.Linear），并设置其输入大小为 512，输出大小为 10。