pytorch删去预训练模型resnet18里最后一层模型

您可以使用以下代码删除ResNet18中的最后一层模型：

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

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
modules = list(resnet18.children())[:-1]  # 删除最后一层
resnet18 = nn.Sequential(*modules)

这将创建一个新的ResNet18模型，其中包含除最后一层模型以外的所有层。注意，这个新的模型没有被预训练过，因此您需要在您的数据集上进行训练。

相关问题

Pytorch框架使用预训练的ResNet18模型如何下载其权重

你可以使用 PyTorch 的 `torchvision` 库来下载预训练的 ResNet18 模型。以下是一些代码示例，可以帮助你完成下载：

import torch
import torchvision

# 下载 ResNet18 模型的预训练权重
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), 'resnet18_weights.pth')

在上面的代码中，我们首先导入 `torch` 和 `torchvision` 模块。接下来，我们使用 `torchvision.models.resnet18()` 函数来下载预训练的 ResNet18 模型。该函数具有一个可选参数 `pretrained`，默认值为 `False`，将其设置为 `True` 以下载预训练权重。

最后，我们使用 `torch.save()` 将模型的权重保存到一个文件中。在这里，我们将其保存为名为 `resnet18_weights.pth` 的文件。

如何替换预训练模型resnet18的最后一层，用以对cifar-10数据集进行分类

可以通过以下代码对resnet18的最后一层进行替换:

import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
from torchvision.models.resnet import ResNet, BasicBlock, Bottleneck

# 定义自己的分类器
class MyClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyClassifier, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(512, 128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(128, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 加载resnet18预训练模型
model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=1000)
model.load_state_dict(model_zoo.load_url('https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth'))

# 替换最后一层分类器
model.fc = MyClassifier()

# 对cifar-10数据集进行分类
# ...

注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。