resnet18 forward()修改

resnet18是一个预训练模型，其forward方法已经在torchvision.models.resnet模块中实现。如果你需要修改resnet18的forward方法，你需要重新定义模型并重写forward方法。

以下是一个修改resnet18的例子，它将resnet18的最后一层全连接层替换为一个自定义的全连接层，并且对输入数据进行了一些修改：

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

class ResNet18(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ResNet18, self).__init__()
        self.resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
        self.resnet18.fc = nn.Linear(512, num_classes)  # 替换最后一层全连接层

    def forward(self, x):
        # 对输入数据进行一些修改
        x = x.view(-1, 3, 224, 224)  # 修改输入数据的形状
        x = self.resnet18(x)
        return x

在这个例子中，我们重写了ResNet18类的__init__和forward方法。在__init__方法中，我们首先调用了父类的构造函数，并创建了一个预训练的resnet18模型。然后我们替换了resnet18的最后一层全连接层，将其输出维度改为num_classes。

在forward方法中，我们首先对输入数据进行了一些修改，将其形状改为(批次大小, 3, 224, 224)，然后将其传递给resnet18模型进行前向传播，并返回输出结果。

你可以根据自己的需求修改ResNet18类的__init__和forward方法，实现自己的功能。