resnet18加模块

### 如何在ResNet18神经网络架构中增加自定义模块或层 为了在 ResNet18 中加入新的模块或层，可以遵循 PyTorch 提供的灵活性来修改现有的模型结构。具体方法是在继承 `torch.nn.Module` 类的基础上操作。 #### 修改现有模型的方法 一种常见的方式是从预训练好的 ResNet18 开始，在其基础上添加额外的层或是替换掉最后几层用于特定任务的学习。对于想要插入新组件的情况，可以通过重写模型的部分实现这一目标[^2]。 ```python import torchvision.models as models import torch.nn as nn class CustomResNet18(models.ResNet): def __init__(self, num_classes=1000): super(CustomResNet18, self).__init__( block=models.resnet.BasicBlock, layers=[2, 2, 2, 2], # 对应原版ResNet18配置 ) # 定义一个新的卷积层作为例子 self.custom_conv = nn.Conv2d(512, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 替换原有的fc全连接层以便适应不同的分类数量 self.fc = nn.Linear(256 * 7 * 7, num_classes) def _forward_impl(self, x): # 前向传播保持不变直到最后一个池化层之后 x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) # 添加自定义处理逻辑 x = self.custom_conv(x.view(-1, 512, 7, 7)) x = torch.relu(x) x = torch.flatten(x, 1) # 继续原有流程并返回最终输出 x = self.fc(x) return x ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 ResNet18 的定制版本，并在其内部加入了名为 `custom_conv` 的新卷积层。注意这里假设输入图像大小适合该新增加的操作；实际应用时可能需要调整参数以匹配具体的场景需求[^4]。 此外，如果希望在整个网络之前或之后附加某些功能，则可以直接在实例化标准 ResNet 后再追加其他组件而无需重新定义整个类： ```python model = models.resnet18(pretrained=True) # 在最前面加上一层BN批标准化 model = nn.Sequential( nn.BatchNorm2d(num_features=3), model ) # 或者在最后一层后面接上更多线性变换或其他类型的层 model.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(in_features=model.fc.in_features, out_features=num_classes) ) ``` 这种方法允许更灵活地组合各种现成部件而不必深入理解原始设计细节[^1]。