在构建深度学习网络的过程中，经常会遇到需要对预训练模型进行修改和增删特定层的操作。

torchvision.models提供了丰富的模型满足不同任务的选择，因此在构建网络结构时，无需从头开始复现某个网络结构，只需在官方库的基础上进行修改即可。

PyTorch 官方模型库

pytorch提供的模型可以通过以下链接查询：

https://pytorch.org/vision/stable/models.html

，分为分类、分割、目标检测实例分割与关键点检测和视频分类4个分类，可按需寻找需要的模型。

下面以分类任务为例，使用到的是resnet。torchvision.models提供了resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152。右侧两列分别是它们在ImageNet上的top1 Accuracy和top5 Accuracy。


这里以resnet50为例。函数说明如下：

import torchvision.models as models

def Net(nn.Module):
	def __init__(self, input_ch, num_class,pretrained=True):
		super(Net,self).__init__()
		self.model = models.resnet50(pretrained=pretrained)
	def forward(self,x):
		x = self.model(x)
		return x	

这样，我们就定义了一个Net，这个Net是一个使用了预训练权重的resnet50.

修改特定层

使用过程中，我们可能经常会遇到的一个问题是，输入的通道数和网络首层通道数不一致的问题。这里就需要对首层conv进行修改。如果我们初始初始化了一个conv层，又想使用预训练的权重，这时候怎么办呢？我们可以通过以下方式来实现。

resnet50的conv1权重维度为[64,3,7,7]，以为着输入图像需为3通道。假设我们要输入的图像为灰度图，那么conv1的输入通道数就应该修改为1。

将原先的 nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=(7,7), stride=(2,2), padding=(3,3), bias=False)，替换为 nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(7,7), stride=(2,2), padding=(3,3), bias=False)。

def Net(nn.Module):
	def __init__(self, input_ch, num_class,pretrained=True):
		super(Net,self).__init__()
		self.model = models.resnet50(pretrained=pretrained)
		conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(7,7), stride=(2,2), padding=(3,3), bias=False) #新的conv1层
		self.model.conv1 = conv1 #替换原来的conv1
	def forward(self,x):
		x = self.model(x)
		return x	

按照上方的操作，则conv1的预训练权重无法被利用。为了能够利用到conv1的预训练权重，我们沿着dim=1取平局，拓展平均后的权重至与新conv1权重维度一致。

def Net(nn.Module):
	def __init__(self, input_ch, num_class,pretrained=True):
		super(Net,self).__init__()
		self.model = models.resnet50(pretrained=pretrained)
		conv1_weight = torch.mean(self.model.conv1.weight,dim=1,keepdim=True).repeat(1,input_ch,1,1)#取出从conv1权重并进行平均和拓展
		conv1 = nn.Conv2d(input_ch, 64, kernel_size=(7,7), stride=(2,2), padding=(3,3), bias=False) #新的conv1层
		model_dict = self.model.state_dict()#获取整个网络的预训练权重
		self.model.conv1 = conv1 #替换原来的conv1
		model_dict['conv1.weight'] = conv1_weight #将conv1权重替换为新conv1权重
		model_dict.update(model_dict)#更新整个网络的预训练权重
		self.model.load_state_dict(model_dict)#载入新预训练权重
		
	def forward(self,x):
		x = self.model(x)
		return x	

增删特定层

我们还经常遇到需要对网络结构的最后几层进行删改的问题。还是以resnet50为例。假设要完成一个多标签的分类任务，要增加classifier。

import torchvision.models as models

class classifer(nn.Module):
	def __init__(self,in_ch,num_classes):
		super(classification_head,self).__init__()
		self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))
		self.fc = nn.Linear(in_ch,num_classes)

	def forward(self, x):
		x = self.avgpool(x)
		x = torch.flatten(x, 1)
		x = self.fc(x)
		# import pdb;pdb.set_trace()
		return x

class Net(nn.Module):
	def __init__(self, input_ch, num_class,pretrained=True):
		super(Net,self).__init__()
		model = models.resnet50(pretrained=pretrained)
		self.backbone =  nn.Sequential(*list(model.children())[:-3])#把最后的layer4,Avgpool和Fully Connected Layer去除
		self.classification_head1 = nn.Sequential(*list(model.children())[-3],
										classifier(2048,3))
		self.classification_head2 = nn.Sequential(*list(model.children())[-3],
										classifier(2048,5))
										
	def forward(self,x):
		x = self.backbone(x)
		output1 = self.classification_head1(x)
		output2 = self.classification_head2(x)
		return [output1,putput2]

将layer4也从backbone中分离出来归属到两个classifer是为了避免两个分类任务的相互干扰，仅保留较低层级、共通性高的网络部分进行特征提取，较高层级的网络则对二者分别进行。