model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, n_class)

这段代码是基于预训练的 ResNet18 模型创建一个分类模型。预训练的 ResNet18 模型是在大规模图像数据集上进行预训练的，可以学习到图像的低级特征和高级特征。但是它的输出是一个全连接层，而不是用于分类的 softmax 层。因此，我们需要将全连接层替换为一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后一层的输出特征数，输出特征数等于分类数量。

具体来说，这段代码的第一行使用 PyTorch 的 `models` 模块创建了一个名为 `model` 的 ResNet18 模型，并加载了预训练权重。第二行使用 PyTorch 的 `nn` 模块创建了一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后一层的输出特征数 `model.fc.in_features`，输出特征数等于分类数量 `n_class`。第三行将新的线性层替换掉原来的全连接层，这样就得到了一个用于分类的 ResNet18 模型。

相关问题

class ResNet_101(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ResNet_101, self).__init__() model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes, bias=True), ) self.net = model def forward(self, img): output = self.net(img) return output如何做def state_dict(self):

你可以使用`state_dict()`方法来返回当前模型的状态字典。状态字典是一个Python字典对象，其中包含模型的所有参数。在这个示例中，你可以通过以下方式实现`state_dict()`方法：

def state_dict(self):
    state_dict = {
        'model': self.net.state_dict(),
    }
    return state_dict

在这个方法中，你创建了一个名为`state_dict`的字典对象，并将整个模型的状态字典存储在其中的一个键值对中，键为`'model'`。你可以使用`self.net.state_dict()`方法来获取`ResNet_101`模型内部的所有参数的状态字典。最后，你返回整个状态字典对象。

使用torchvision.models.resnet50训练一个输出为20分类的模型，并用torch.save(model.state_dict(),存储，且能够被torch.load二次使用

下面是一个使用`torchvision.models.resnet50`训练一个输出为20分类的模型，并且将模型状态字典保存到磁盘上以供以后使用的示例代码：

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

# 定义ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 修改最后一层全连接层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 20)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # ...省略训练代码...

# 保存模型状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'resnet50_20class.pth')

在这个代码中，你首先使用`torchvision.models.resnet50`函数加载一个预训练的ResNet50模型，并将其赋值给`model`变量。接下来，你修改了最后一层全连接层，使其输出20个类别。然后，你定义了损失函数和优化器，并在训练循环中训练了模型。最后，你使用`torch.save()`方法将模型的状态字典保存到磁盘上。

要加载已经保存的模型状态字典，你可以使用以下代码：

# 初始化ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=False)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 20)

# 加载模型状态字典
model.load_state_dict(torch.load('resnet50_20class.pth'))

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

在这个代码中，你首先初始化了一个新的ResNet50模型，并将最后一层全连接层修改为20个类别。然后，你使用`torch.load()`方法加载之前保存的模型状态字典，并将其加载到新的模型中。最后，你将模型设置为评估模式。