pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道

要在 PyTorch 中增减预训练模型的输入通道数，可以参照以下步骤：

步骤一：下载并加载预训练模型

1. 首先需要下载预训练模型的权重参数文件，在本示例中我们使用的是 ResNet18 模型

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

1. 接下来需要将模型设置为 eval 模式，并将其运行在 GPU 上（如果可用）

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)
model.eval()

步骤二：修改模型的输入通道数

1. 我们可以查看 ResNet18 的结构并得知它的输入通道数为 3，因此我们需要将其修改为其他数值。

print(model)

输出：

ResNet(
  (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
  ...
)

1. 如上述代码输出所示，ResNet18 的第一层是一个 Conv2d 层，它的输入通道数为 3。因此我们需要将该层的输入通道数修改为新值。

import torch.nn as nn

new_channel = 1
model.conv1 = nn.Conv2d(new_channel, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)

在上述代码中，我们将输入通道数从 3 修改为 1。

步骤三：进行测试

1. 完成修改后，我们需要测试修改后的模型是否能够正常工作。

input_example = torch.randn(1, 1, 224, 224).to(device)
output_example = model(input_example)

print(output_example)

在上述代码中，我们将输入通道数修改为 1 后，构造了一个 1 x 1 x 224 x 224 大小的输入张量进行测试，得到了输出张量 output_example。

1. 我们也可以使用另外一个例子来测试修改后的模型。例如，将输入通道数修改为 6，并使用一个 1 x 6 x 224 x 224 大小的张量进行测试。

new_channel = 6
model.conv1 = nn.Conv2d(new_channel, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)

input_example = torch.randn(1, 6, 224, 224).to(device)
output_example = model(input_example)

print(output_example)

在上述代码中，我们将输入通道数修改为 6 后，构造了一个 1 x 6 x 224 x 224 大小的输入张量进行测试，得到了输出张量 output_example。

以上就是 PyTorch 实现在预训练模型的 input 上增减通道的完整攻略。