深度学习 人工智能 pytorch 魔改resnet18进而使用灰度图进行图像分类

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import torchvision.models as models

# Define ResNet model

class ResNet(nn.Module):

def __init__(self, num_classes):

super(ResNet, self).__init__()

self.resnet = models.resnet18(pretrained=True)

self.resnet.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=1, padding=1, bias=False)

num_ftrs = self.resnet.fc.in_features

self.resnet.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)

如上代码片段，需要在init的时候进行修改，如果通过resnet的一个实例进行修改，在模型使用的时候还是没有变化。

参考了ResNet训练单通道图像分类网络（Pytorch）_望~的博客-CSDN博客_单通道图像resnet不过该博主给出的方法并不work，原因就是他是对实例化的ResNet进行修改成员变量，而不是在init函数中。

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