pytorch 自带resnet
时间: 2023-11-07 17:03:55 浏览: 48
PyTorch中内置的ResNet是一个常用的深度卷积神经网络模型,用于图像分类和特征提取任务。你可以通过导入torchvision.models模块,并使用其中的resnet18、resnet34、resnet50等函数来获取ResNet模型。这些模型在训练过程中已经在ImageNet数据集上进行了预训练,因此可以直接在你的任务中使用。
如果你希望将ResNet作为特征提取的Backbone层,可以像下面这样定义一个自定义的模型类:
```
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class ResnetBackbone(nn.Module):
def __init__(self):
super(ResnetBackbone, self).__init__()
self.model = models.resnet18(pretrained=True)
self.model.fc = nn.Sequential() # 移除原始模型的最后一层全连接层
def forward(self, x):
x = self.model.conv1(x)
x = self.model.bn1(x)
x = self.model.relu(x)
x = self.model.maxpool(x)
x = self.model.layer1(x)
x = self.model.layer2(x)
x = self.model.layer3(x)
x = self.model.layer4(x)
x = self.model.avgpool(x)
return x
```
这个自定义类将ResNet的最后一层全连接层移除,只保留了卷积层和池化层,以便在此基础上添加更复杂的网络结构。