Мне нужно извлечь объекты Re sNet (вывод окончательного слоя слоев, непосредственно перед слоем среднего глобального пула). Я нашел код здесь и здесь следующим образом
res50_model = models.resnet50(pretrained=True)
res50_conv = nn.Sequential(*list(res50_model.children())[:-2])
outputs = res50_conv(inputs)
В Керасе я могу сделать то же, что и ниже:
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
resnet_model = ResNet50(include_top=False)
preprocessed_images = preprocess_input(images)
features = self.model.predict(preprocessed_images)
preprocess_input в Keras вычитает Imag eNet означает из images и выполняет некоторые другие шаги предварительной обработки. Требуется ли это и в pytorch? Если так, как это сделать? Для этого есть встроенная функция?