def resnet34(**kwargs): model = ResNet(BasicBlock, 34, **kwargs) return model代码解析

这段代码定义了一个函数`resnet34`，其返回值为一个`ResNet`模型，其中使用了`BasicBlock`作为基本的残差块，层数为34层，同时可以传入一些参数`kwargs`作为模型的配置。

具体实现可以看到，该函数中调用了`ResNet`类，并传入了`BasicBlock`和34作为参数，同时将`kwargs`传入该类。最终返回该类的实例对象`model`。

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def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNet(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) # if key == 'conv1.weight': # continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码中的 `_resnet` 函数实现了一个 ResNet 网络的加载过程，其中 `ResNet` 类是一个 ResNet 网络的实现，`load_state_dict_from_url` 函数用于从官方预训练模型的 URL 中下载预训练模型的参数，`model.state_dict()` 函数用于获取当前模型的参数，然后通过对比模型参数和预训练模型的参数的键值对，将相同键值的参数值赋值给当前模型，从而实现了模型参数的加载。最后返回加载好参数的模型。

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该函数接收几个参数:

- arch：ResNet模型的版本，如resnet18、resnet34等。
- block：ResNet模型的基本块类型，如BasicBlock、Bottleneck等。
- layers：ResNet模型的层数。
- pretrained：是否使用预训练模型。
- progress：是否显示进度条。
- **kwargs：其他可选参数。

这个函数会返回一个ResNetRGBD模型，该模型继承自ResNet模型，但是它同时处理了RGB和D两个通道的图像。如果pretrained为True，则会从指定的URL中下载预训练模型的参数，并将这些参数加载到模型中。在加载参数时，会将模型中的conv1.weight参数跳过，因为这个参数的维度与预训练模型不一致。最后，函数返回加载了预训练参数的模型。