class FeatureResNet(ResNet): def __init__(self): super().__init__(BasicBlock, [3, 4, 23, 3], 1000) def forward(self, x): x1 = self.conv1(x) x = self.bn1(x1) x = self.relu(x) x

这段代码是一个继承自ResNet的类，名为FeatureResNet。该类的构造函数中继承了ResNet的构造函数，并传入了BasicBlock、[3, 4, 23, 3]、1000三个参数。在类的forward函数中，通过调用self.conv1对输入数据x进行卷积操作，得到输出x1；接着，对x1进行归一化处理和ReLU激活函数操作，得到输出x。这个类主要用于特征提取任务。

相关问题

class ResNet_101(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ResNet_101, self).__init__() model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes, bias=True), ) self.net = model def forward(self, img): output = self.net(img) return output如何做def state_dict(self):

你可以使用`state_dict()`方法来返回当前模型的状态字典。状态字典是一个Python字典对象，其中包含模型的所有参数。在这个示例中，你可以通过以下方式实现`state_dict()`方法：

def state_dict(self):
    state_dict = {
        'model': self.net.state_dict(),
    }
    return state_dict

在这个方法中，你创建了一个名为`state_dict`的字典对象，并将整个模型的状态字典存储在其中的一个键值对中，键为`'model'`。你可以使用`self.net.state_dict()`方法来获取`ResNet_101`模型内部的所有参数的状态字典。最后，你返回整个状态字典对象。

class ResNetRGBD(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000, zero_init_residual=False, groups=1, width_per_group=64, replace_stride_with_dilation=None, norm_layer=None): super(ResNetRGBD, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d self._norm_layer = norm_layer self.inplanes = 64 self.dilation = 1

这是一个 PyTorch 中的 ResNetRGBD 模型类的定义，它继承自 nn.Module 类。在初始化函数 `__init__` 中，它接受以下参数：

- `block`：ResNet 中残差块的类（比如 BasicBlock 或 Bottleneck）。
- `layers`：一个列表，表示每个残差块堆叠的数量。
- `num_classes`：输出类别的数量。
- `zero_init_residual`：是否使用零初始化残差块的权重。
- `groups`：分组卷积中的组数。
- `width_per_group`：每个组的通道数。
- `replace_stride_with_dilation`：是否使用空洞卷积代替步幅卷积来降低下采样率。
- `norm_layer`：归一化层的类型（比如 BatchNorm2d 或 GroupNorm）。

其中，`self._norm_layer` 表示使用的归一化层，`self.inplanes` 表示当前的通道数，`self.dilation` 表示当前的空洞率。