models.resnet152()自带LogSoftmax()吗

不，`models.resnet152()`函数本身不包含`LogSoftmax()`层。`models.resnet152()`函数只包含ResNet-152模型的网络结构，用于图像分类任务。

在图像分类任务中，常常将全连接层的输出作为输入传递给`nn.CrossEntropyLoss()`损失函数，它会在内部进行`LogSoftmax()`操作。因此，通常不需要在ResNet-152模型中添加`LogSoftmax()`层。

如果你想要在模型的输出上应用`LogSoftmax()`操作，你可以在使用模型输出进行后续操作时，手动使用`torch.nn.functional.log_softmax()`函数来实现。例如：

import torch
import torch.nn.functional as F
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet-152模型
net = models.resnet152(pretrained=True)

# 假设输入数据为x
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 这里的输入形状可以根据实际情况进行调整

# 使用模型进行前向传播
output = net(x)

# 应用LogSoftmax操作
log_probs = F.log_softmax(output, dim=1)

在上述代码中，我们首先加载预训练的ResNet-152模型，并定义输入数据x。然后，我们将x传递给模型进行前向传播，得到输出output。最后，我们使用`F.log_softmax()`函数对output应用LogSoftmax操作，得到log_probs。

通过这种方式，你可以手动在模型的输出上应用`LogSoftmax()`操作。