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Deep learning 将ResNet50解码器代码转换为ResNet18解码器

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我正在尝试从该存储库将U-Net模型的ResNet50编码器转换为ResNet18编码器。这对我来说都是新鲜事，我不明白为什么这样改变网络不起作用

self.bridge = Bridge(512, 512)

up_blocks.append(UpBlockForUNetWithResNet50(512, 256))
up_blocks.append(UpBlockForUNetWithResNet50(256, 128))
up_blocks.append(UpBlockForUNetWithResNet50(128,64))
收到的错误是： 
给定的组=1，大小的权重[128,192,3,3]，期望输入[2,256,64,64]有192个通道，但得到了256个通道。

将
resnet50
转换为
resnet18
是什么意思？网络具有特定的预训练权重，不能简单地转移到其他网络。预训练resnet50的解码器到预训练resnet18您想将预训练resnet18的编码器连接到预训练resnet50的解码器吗？我想更改代码以使用预训练resnet18而不是resnet50。基本上，我想为预先训练好的resnet18构建一个解码器，作为Unet的编码器。如果你能更连贯地解释你想要构建什么，这将是很有帮助的。如果我理解正确，您需要一个经过预训练的resnet18编码器。解码器中需要什么层？应该预先训练吗？如果是，来自哪种模式？