net = models.resnet152()中的resnet包括全连接层吗

是的，torchvision.models.resnet152()中的ResNet模型包括全连接层。

ResNet（残差网络）是一种非常流行的深度卷积神经网络模型，用于图像分类和特征提取任务。它由多个残差块（Residual Blocks）组成，每个残差块包含多个卷积层和批归一化层。

在ResNet模型的最后，会有一个全局平均池化层（Global Average Pooling），将卷积层的输出转换为固定大小的特征向量。然后，通过一个全连接层（Fully Connected Layer）将这个特征向量映射到最终的类别输出。这个全连接层通常是一个线性层（Linear Layer），将特征向量映射到类别的数量。

所以，当你使用models.resnet152()创建ResNet-152模型时，它会包括全连接层，用于将特征向量映射到类别输出。

相关问题

net = models.resnet152()中的resnet的全连接层的最终输出与类别数量不同为什么不报错

在`models.resnet152()`中，ResNet模型的全连接层的最终输出与类别数量不同并不会直接导致错误。

这是因为在PyTorch中，全连接层的输出维度是可调整的。当你创建ResNet模型时，默认的全连接层会被初始化为一个具有1000个输出单元的线性层，对应于ImageNet数据集的类别数量。但是，这并不意味着你只能使用这个默认值。

如果你想要将模型应用于其他类别数量不同的任务，你可以修改全连接层的输出单元数，使其与新任务的类别数量相匹配。这意味着你需要手动更改全连接层的输出单元数，以便匹配新任务的类别数量。

当你使用模型进行推理或训练时，如果最终输出的维度与类别数量不匹配，你可能会遇到错误。例如，在进行分类任务时，如果最终输出维度与类别数量不匹配，你可能会得到无效的预测结果。因此，确保在使用模型之前，将全连接层的输出单元数正确设置为与任务所需的类别数量相匹配非常重要。

解释代码：import os.path import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np from PIL import Image features_dir = './features' # 存放特征的文件夹路径 img_path = "F:\\cfpg\\result\\conglin.jpg" # 图片路径 file_name = img_path.split('/')[-1] # 图片路径的最后一个/后面的名字 feature_path = os.path.join(features_dir, file_name + '.txt') # /后面的名字加txt transform1 = transforms.Compose([ # 串联多个图片变换的操作 transforms.Resize(256), # 缩放 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor()] # 转换成Tensor ) img = Image.open(img_path) # 打开图片 img1 = transform1(img) # 对图片进行transform1的各种操作 # resnet18 = models.resnet18(pretrained = True) resnet50_feature_extractor = models.resnet50(pretrained=True) # 导入ResNet50的预训练模型 resnet50_feature_extractor.fc = nn.Linear(2048, 2048) # 重新定义最后一层 torch.nn.init.eye(resnet50_feature_extractor.fc.weight) # 将二维tensor初始化为单位矩阵 for param in resnet50_feature_extractor.parameters(): param.requires_grad = False # resnet152 = models.resnet152(pretrained = True) # densenet201 = models.densenet201(pretrained = True) x = Variable(torch.unsqueeze(img1, dim=0).float(), requires_grad=False) # y1 = resnet18(x) y = resnet50_feature_extractor(x) y = y.data.numpy() np.savetxt(feature_path, y, delimiter=',') # y3 = resnet152(x) # y4 = densenet201(x) y_ = np.loadtxt(feature_path, delimiter=',').reshape(1, 2048)

这段代码主要是使用预训练的ResNet50模型提取一张图片的特征，并将特征保存到文本文件中。具体解释如下：

1. 导入需要的库，包括os.path、torch、torch.nn、torchvision、numpy、PIL等。

2. 定义一个变量features_dir用于存放特征的文件夹路径，img_path用于指定待提取特征的图片路径。

3. 通过split函数获取图片路径的最后一个/后面的名字，然后将其加上.txt后缀，即可得到特征文件的路径feature_path。

4. 定义一个transforms.Compose对象transform1，该对象串联多个图片变换的操作，包括缩放、中心裁剪、转换成Tensor等。

5. 使用PIL库中的Image.open函数打开指定路径的图片，然后对其进行transform1的各种操作，得到变换后的图片img1。

6. 导入预训练的ResNet50模型，并重新定义其最后一层为一个包含2048个节点的全连接层，使用torch.nn.init.eye函数将其初始化为单位矩阵。

7. 将模型中所有参数的requires_grad属性设置为False，以便在后续的计算中不会对其进行梯度更新。

8. 将变换后的图片img1包装成一个Variable对象x，并使用ResNet50模型提取其特征y。

9. 将特征y转换成一个numpy数组，并使用np.savetxt函数将其保存到特征文件feature_path中，以逗号为分隔符。

10. 最后使用np.loadtxt函数读取特征文件feature_path中的特征数据，并将其reshape成一个1行2048列的numpy数组y_。