只获取pytorch自带的vgg19，36层的relu结果。

好的，以下是获取PyTorch自带的VGG19模型，并计算36层的ReLU结果的代码：

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

# 获取vgg19模型
vgg19 = models.vgg19(pretrained=True)

# 提取前36层的参数
features = list(vgg19.features)[:36]

# 构建前36层的网络模型
vgg19_36 = nn.Sequential(*features)

# 设置为评估模式
vgg19_36.eval()

# 随机生成输入
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 计算36层的ReLU结果
output_tensor = vgg19_36(input_tensor)
output_tensor = nn.ReLU(inplace=True)(output_tensor)

print("输出张量形状：", output_tensor.shape)

其中，`vgg19.features`返回的是整个VGG19模型的前面的特征提取层，我们只需要取前36层即可；`nn.Sequential`可以将多个层组合成一个网络模型；`nn.ReLU(inplace=True)`表示在原地激活，即将结果保存在原始张量中，节省内存。运行上述代码，会输出36层的ReLU结果的张量形状。

相关问题

修改pytorch自带vgg19的输入通道数

要修改PyTorch自带的VGG19的输入通道数，需要对其进行修改。具体步骤如下：

1. 从PyTorch中导入VGG19模型：

import torch
import torchvision.models as models

vgg19 = models.vgg19(pretrained=True)

2. 查看VGG19的结构，可以看到其输入通道数为3：

print(vgg19)

输出：

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    ...

3. 修改VGG19的输入通道数为1：

import torch.nn as nn

class VGG19(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGG19, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            ...
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 1000),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

4. 实例化修改后的VGG19模型：

vgg19 = VGG19()

现在，你就可以使用修改后的VGG19模型来进行训练或预测了。

使用pytorch实现VGG19需要多少代码

使用 PyTorch 实现 VGG19 也取决于你需要实现的细节和功能，但通常来说，相对于 TensorFlow，使用 PyTorch 实现 VGG19 的代码量可能会更少一些。

以下是一个使用 PyTorch 实现 VGG19 的简单示例代码：

import torch.nn as nn

class VGG19(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(VGG19, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

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

这个示例代码实现了一个类似的 VGG19 模型，并且使用了 PyTorch 的 nn 模块。这个模型包含了 16 个卷积层和 3 个全连接层，以及 5 个最大池化层。相对于 TensorFlow，这个示例代码的实现更加简洁，但实现的功能和细节也相对较少。如果你需要更复杂或更精细的 VGG19 模型，你也需要编写更多的代码来实现它。