加载完RESNET18后in_features=512,如果改成46可行吗?
时间: 2023-12-13 14:04:54 浏览: 48
如果将 RESNET18 的最后一层线性层的输出特征数量改为 46,那么就需要确保你的任务的输出特征数量也是 46,否则会出现维度不匹配的错误。此外,如果你的任务与 RESNET18 预训练模型的任务不同,改变线性层可能会导致预训练模型的性能下降。因此,如果你要将 RESNET18 应用于一个与预训练模型不同的任务,最好重新训练整个模型,或者在 RESNET18 的基础上进行微调,以获得更好的性能。
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def resnet18(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet101(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet152(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 8, 36, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top)
这段代码定义了几个函数,用于构建不同深度的 ResNet 模型。ResNet 是一种非常流行的深度学习模型,其主要特点是使用了残差块(Residual Block),可以缓解深度神经网络训练时的梯度消失问题,使得网络可以更深。这里定义了 5 个函数,分别用于构建 ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101 和 ResNet152 模型,其中每个函数中的参数都表示不同的深度和宽度。这些模型通常用于图像分类等任务中。
为以下每句代码做注释:def resnet18(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet101(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet152(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 8, 36, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top)
这段代码定义了5个函数,分别用于构建5个不同深度的ResNet模型,这些函数的参数含义如下:
- num_classes:分类数目,默认为1000
- include_top:是否包含顶层的全连接层,默认为True
这些函数都返回一个ResNet模型,其中BasicBlock和Bottleneck是ResNet中的两种基本块,[2, 2, 2, 2]、[3, 4, 6, 3]、[3, 4, 6, 3]、[3, 4, 23, 3]、[3, 8, 36, 3]分别代表这些ResNet模型所包含的基本块数目。这些函数可以用于构建不同深度的ResNet模型,以适应不同的图像分类任务。