使用pytorch如何将resnet50第三层特征和第四层特征融合

可以使用torch.cat()函数将两个特征张量进行拼接，然后再将结果送入一个全连接层进行融合。以下是示例代码：

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

resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
resnet50_layers = nn.Sequential(resnet50.conv1, resnet50.bn1, resnet50.relu, resnet50.maxpool, resnet50.layer1, resnet50.layer2, resnet50.layer3, resnet50.layer4)

class FusionNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FusionNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(2 * 1024, 1024)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.cat((x[0], x[1]), dim=1)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

layer3_feat = resnet50_layers[:6]
layer4_feat = resnet50_layers[6:]

fusion_net = FusionNet()

input1 = torch.randn(1, 3, 224, 224)
feat1 = layer3_feat(input1)
feat2 = layer4_feat(feat1)

output = fusion_net([feat1, feat2])
print(output.shape)

在上述代码中，我们首先使用`nn.Sequential`创建了一个只包含resnet50的前六层的模型，作为提取第三层特征的模型。然后我们使用刚才创建的模型提取了输入`input1`的第三层特征`feat1`，再使用resnet50的后面四层提取`feat1`的第四层特征`feat2`。接下来我们定义了一个`FusionNet`类，其中包含一个全连接层，用于将输入的两个特征张量进行拼接和融合。最后我们将`feat1`和`feat2`作为输入送入`fusion_net`进行融合，并输出结果。