model_resnet = models.resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)会导致默认有全连接层吗？

`models.resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)` 这行代码是在Keras中加载预训练的ResNet50模型，其中`weights`参数指定了模型的权重初始化来自于ImageNet数据集预训练的版本。这个版本的ResNet50确实已经包含了预训练好的卷积部分，但它并不包括最终用于分类的全连接层。因为预训练的ResNet50通常是作为一种特征提取器来使用的，所以为了进行下游的分类任务，用户通常会在加载模型之后添加一个或多个全连接层。

例如：

model_resnet = models.resnet50(weights='imagenet')
new_output_layer = layers.Dense(num_classes, activation='softmax') # num_classes是你的类别数
model_resnet = Model(inputs=model_resnet.inputs, outputs=new_output_layer(model_resnet.output))

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# 调用预训练的resnet18进行迁移学习 # resnet50参数量过多，训练效果不太好 resnet = models.resnet18(weights=torchvision.models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1) for param in resnet.parameters(): param.requires_grad = False # 将resnet的输出fc(全连接层)替换为本任务所需的格式 # 1000-->256-->relu-->dropout-->29-->softmax fc_inputs = resnet.fc.in_features resnet.fc = nn.Sequential( nn.Linear(fc_inputs, 256), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(256, 5749) )

这段代码使用了预训练的ResNet18模型进行迁移学习，但是它的权重被固定，不会被更新。然后，它将ResNet18模型的最后一层全连接层替换为一个包含256个神经元、ReLU激活函数、Dropout层和一个输出大小为5749的全连接层的新层。这个新层的输出大小是根据本任务的类别数量来确定的。这个模型可以用来进行图像分类任务。

model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()

这段代码是在 PyTorch 中加载预训练的 ResNet50 模型，并载入预训练的模型权重。具体来说，它包括以下步骤：

1. `resnet50(num_classes=2)`：创建一个 ResNet50 模型实例，并设置 `num_classes=2` 表示输出类别数为 2，因为该模型是用于二分类任务。

2. `model_weight_path = "./resNet50.pth"`：设置模型权重文件的路径，即预训练的 ResNet50 模型的权重文件。

3. `model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))`：使用 PyTorch 的 `load_state_dict()` 函数加载预训练的模型权重。其中 `torch.load()` 函数将模型权重文件加载到内存中，并使用 `load_state_dict()` 函数将其赋值给模型实例。

4. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，即不进行梯度计算和反向传播，只进行前向传播计算输出结果。

这些步骤将预训练的 ResNet50 模型加载到内存中，并准备好进行预测。可以使用该模型对图像进行分类等机器学习任务。