resnet代码单通道

### ResNet模型代码适配单通道输入

对于单通道输入的ResNet模型，可以通过调整初始卷积层中的`in_channels`参数来实现。以下是针对PyTorch框架下修改后的ResNet模型代码：

import torch.nn as nn
from torchvision import models

class SingleChannelResNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(SingleChannelResNet, self).__init__()
        
        # 加载预训练的ResNet-50模型并修改首层卷积核适应灰度图像
        resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        resnet.conv1 = nn.Conv2d(
            1, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)

        # 替换全连接层以匹配新的分类数量
        fc_features = resnet.fc.in_features
        resnet.fc = nn.Linear(fc_features, num_classes)

        self.model = resnet
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

此段代码展示了如何通过继承自定义类的方式创建一个新的神经网络模块，在初始化函数中加载标准版ResNet架构的同时更改了其接受图片的颜色通道数为单一值，并重新设定了最终输出类别数目。

为了使该模型能够处理黑白或其他形式的单色位图数据集，上述改动确保了输入张量的第一个维度代表的是只有一个颜色平面而非传统的RGB三原色组合[^1]。