torchvision.models.resnet18修改输出类型为5

要将torchvision.models.resnet18的输出类型修改为5，你可以通过以下步骤进行修改：

1. 导入所需的库：

import torch
import torchvision.models as models

2. 加载预训练的ResNet18模型：

model = models.resnet18(pretrained=True)

3. 修改最后一层的全连接层，将其输出特征数修改为5：

num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, 5)  # 将输出特征数修改为5

4. 确保模型处于训练模式（如果需要微调模型）：

model.train()

现在，你已经将ResNet18的输出类型修改为5，可以根据你的需求进行微调或训练。

相关问题

model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: ResNet50.__init__() missing 1 required positional argument: 'Bottleneck'

这个错误提示表明在创建 ResNet50 模型时，缺少一个必需的位置参数“Bottleneck”。这是因为在实例化 ResNet50 模型时，需要指定使用的残差块类型。具体而言，ResNet50 中使用的是 Bottleneck 残差块。因此，需要在实例化 ResNet50 模型时传递 Bottleneck 类型。

您可以使用以下代码来实例化 ResNet50 模型：

import torchvision.models as models

class ResNet50(models.resnet.ResNet):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ResNet50, self).__init__(
            block=models.resnet.Bottleneck, 
            layers=[3, 4, 6, 3], 
            num_classes=num_classes
        )

model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device)

在这里，我们继承了 torchvision.models.resnet.ResNet 类，并在构造函数中指定了 Bottleneck 残差块类型。同时，我们还使用了 3、4、6 和 3 个残差块的层数来构造 ResNet50 模型。最后，我们使用传递给脚本的 `num_classes` 参数来指定模型输出的类别数，并将模型移动到设备（例如 GPU）上进行加速。

举例说明 torch.export.onnx()

很抱歉，我之前给出的回答有误。实际上，PyTorch中没有名为`torch.export.onnx()`的函数。正确的函数是`torch.onnx.export()`，用于将模型导出为ONNX格式。下面是一个示例说明如何使用`torch.onnx.export()`函数：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的PyTorch模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 定义输入张量（例如，输入图像）
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

在这个示例中，我们首先使用`torchvision.models`模块加载了一个预训练的ResNet-18模型。然后，我们定义了一个虚拟的输入张量`dummy_input`，它的形状是`(1, 3, 224, 224)`，表示一张RGB图像。最后，我们使用`torch.onnx.export()`函数将模型导出为ONNX格式，并指定导出的文件名为`resnet18.onnx`。通过设置`verbose=True`，我们可以获取更详细的导出过程信息。

执行上述代码后，将在当前目录下生成名为`resnet18.onnx`的ONNX模型文件，该文件可以在其他平台和框架中加载和使用。

请注意，在导出模型为ONNX格式时，可能需要对模型进行一些预处理和调整，以确保模型的兼容性和正确性。例如，您可能需要处理模型的输入和输出类型、调整模型的动态轴等。具体的处理方式取决于您的模型和使用情况。