工作中有时候需要对vgg进行定制化处理，比如有些时候需要借助于vgg的层结构，但是需要使用的是2 channels输入，等等需求，这时候可以使用vgg的原始结构用class重写一遍，但是这样的方式比较慢，并且容易出错，下面给出一种比较简单的方式

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def define_vgg(vgg,input_channels,endlayer,use_maxpool=False): 
  vgg_ad = copy.deepcopy(vgg)
  model = nn.Sequential()
  i = 0
  for layer in list(vgg_ad.features):
    if i > endlayer:
      break
    if isinstance(layer, nn.Conv2d) and i is 0:
      name = "conv_" + str(i)
      layer = nn.Conv2d(input_channels,
               layer.out_channels,
               layer.kernel_size,
               stride = layer.stride,
               padding=layer.padding)
      model.add_module(name, layer)
    if isinstance(layer, nn.Conv2d):
      name = "conv_" + str(i)
      model.add_module(name, layer)
 
    if isinstance(layer, nn.ReLU):
      name = "leakyrelu_" + str(i)
      layer = nn.LeakyReLU(inplace=True) 
      model.add_module(name, layer)
 
    if isinstance(layer, nn.MaxPool2d):
      name = "pool_" + str(i)
      if use_maxpool:
        model.add_module(name, layer)
      else:
        avgpool = nn.AvgPool2d(kernel_size=layer.kernel_size, stride=layer.stride, padding=layer.padding)
        model.add_module(name, avgpool)
    i += 1
  return model

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新闻名称：Pytorch抽取vgg各层并进行定制化处理的方法-创新互联
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