ResNet的pytorch

ResNet（_residual network）是一种深度残差网络，它是由微软亚洲研究院于2015年提出的，极大地推动了计算机视觉领域尤其是图像分类任务的发展。在PyTorch中实现ResNet，你可以使用其内置的`torchvision.models`模块，这个模块提供了一些预训练的模型，包括ResNet系列。

以下是使用PyTorch创建一个基础的ResNet模型的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import torch
from torchvision import models, transforms

2. 加载预训练的ResNet模型，如ResNet18、ResNet50等：

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
# 或者 resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

`pretrained=True`表示模型已经过ImageNet数据集预训练。

3. 对输入数据进行处理：

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 图片路径替换为你实际的数据
input_image = transform(Image.open('your_image.jpg'))
input_image = input_image.unsqueeze(0)  # 添加通道维度

4. 调用模型并获取特征映射：

features = resnet18(input_image)

5. 可选地，可以对特定层进行操作，比如冻结全部层除了最后几个用于分类的全连接层：

for param in resnet18.parameters():
    param.requires_grad = False

# 训练新添加的分类器
fc_layer = nn.Linear(resnet18.fc.in_features, num_classes)  # 根据需要调整num_classes
resnet18.fc = fc_layer