pytorch ResNet50实现多目标美味蛋糕图像分类代码

好的，以下是一个使用PyTorch实现ResNet50进行多目标美味蛋糕图像分类的代码示例：

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

class MultiLabelResNet50(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(MultiLabelResNet50, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet.conv1(x)
        x = self.resnet.bn1(x)
        x = self.resnet.relu(x)
        x = self.resnet.maxpool(x)

        x = self.resnet.layer1(x)
        x = self.resnet.layer2(x)
        x = self.resnet.layer3(x)
        x = self.resnet.layer4(x)

        x = self.resnet.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return torch.sigmoid(x)

# 使用示例
model = MultiLabelResNet50(num_classes=10) # num_classes为分类的类别数
input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 输入的图像尺寸为224x224
output = model(input)
print(output)

在这个示例中，我们首先定义了一个名为`MultiLabelResNet50`的类，它继承自PyTorch中的`nn.Module`类。在构造函数中，我们首先使用`models.resnet50(pretrained=True)`加载预训练的ResNet50模型，然后定义一个线性层`self.fc`，它将ResNet50的输出特征映射到类别数。在`forward`函数中，我们首先对输入进行一些预处理，然后将其输入到ResNet50模型中，最后通过线性层得到输出，并使用sigmoid函数进行二元分类。

在使用时，我们首先创建一个`MultiLabelResNet50`的实例，然后将输入数据传递给它进行分类，得到输出结果。