resnet18换成resnet50线性层要怎么改

当将ResNet18模型换成ResNet50模型时，需要进行以下步骤：

导入ResNet50模型的预训练权重，并定义新的ResNet50模型：

import torchvision.models as models

resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

冻结ResNet50模型的所有参数：

for param in resnet50.parameters():
    param.requires_grad = False

将ResNet50模型的最后一层（全连接层）替换成新的线性层：

import torch.nn as nn

num_ftrs = resnet50.fc.in_features
resnet50.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # num_classes是分类的数量

其中，num_ftrs是ResNet50模型中最后一层（全连接层）的输入特征数，num_classes是分类的数量。

将新的ResNet50模型移动到GPU上（如果有GPU的话）：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
resnet50 = resnet50.to(device)

训练新的ResNet50模型。

完整的代码示例：

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

# 定义新的分类数量
num_classes = 10

# 导入ResNet50模型的预训练权重，并定义新的ResNet50模型
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

# 冻结ResNet50模型的所有参数
for param in resnet50.parameters():
    param.requires_grad = False

# 将ResNet50模型的最后一层（全连接层）替换成新的线性层
num_ftrs = resnet50.fc.in_features
resnet50.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)

# 将新的ResNet50模型移动到GPU上（如果有GPU的话）
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
resnet50 = resnet50.to(device)

# 训练新的ResNet50模型
... # 省略训练过程的代码