if __name__ == '__main__': res18 = ResNet(block=BasicBlock, n_blocks=[2, 2, 2, 2], channels=[64, 128, 256, 512], output_dim=1000) input = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = res18(input) print(output.size())
时间: 2023-05-12 14:03:20 浏览: 44
这是一个使用 PyTorch 实现的 ResNet 网络,包含了 4 个阶段,每个阶段包含了 2 个 BasicBlock 模块,输入图片的大小为 224x224,输出维度为 1000。在输入一个 3 通道的 224x224 的随机张量后,输出的大小应该为 (1, 1000)。
相关问题
load_classifier(name='resnet101', n=2)
load_classifier(name='resnet101', n=2) 是一个函数调用,其中的参数是 name='resnet101' 和 n=2。根据函数名和参数的命名,可以推测这是一个用于加载分类器模型的函数。
这个函数可能是一个自定义函数,根据指定的名称和类别数,加载一个预训练的 ResNet-101 分类器模型。name='resnet101' 表示要加载 ResNet-101 模型,n=2 表示分类器的类别数为 2。
具体的实现细节可能需要查看函数的定义和上下文信息来确定。你可以查看相关代码或者提供更多上下文信息以获取更准确的答案。
解释这段代码:self.resnet = ResNet_50()
这段代码创建了一个名为 "resnet" 的对象,它是 "ResNet_50()" 类的实例。
通过 "self.resnet = ResNet_50()",代码实例化了 "ResNet_50()" 类的对象,并将其赋值给 "self.resnet" 变量。这意味着在这个类的任何方法中都可以使用 "self.resnet" 来访问这个对象。
"ResNet_50()" 是一个预训练的卷积神经网络模型,它在许多计算机视觉任务中表现出色。理解如何使用这个模型需要阅读更多的代码和文档。