利用ResNet制作一个光伏热斑识别系统代码

下面是一个使用ResNet的光伏热斑识别系统的代码示例：

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

# 定义ResNet模型
class ResNetModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ResNetModel, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        self.resnet.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

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

# 创建模型实例
model = ResNetModel(num_classes=2)

# 加载预训练的模型权重（可选）
# model.load_state_dict(torch.load('pretrained_weights.pth'))

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
def train_model(inputs, labels, num_epochs):
    for epoch in range(num_epochs):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (epoch+1) % 10 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}')

# 使用示例数据进行训练
inputs = torch.randn(10, 3, 224, 224)  # 输入数据形状为 (batch_size, channels, height, width)
labels = torch.randint(2, (10,))  # 标签数据形状为 (batch_size,)
train_model(inputs, labels, num_epochs=100)

# 使用模型进行预测
test_inputs = torch.randn(5, 3, 224, 224)  # 测试数据
outputs = model(test_inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

print('Predictions:', predicted)

注意，以上代码中的ResNet模型使用了预训练的权重，你可以选择加载预训练权重或者自行训练模型。数据集的准备和加载部分不在代码示例中，你需要根据自己的数据集进行适当的修改。此外，代码中的示例数据仅用于演示，你需要替换为自己的数据。