backbone shape

[yjdzyr]

感谢作者提供的优秀项目，我有一个疑问，我想输出resnet 第一个卷积的shape，打印结果是Proxy（getattr_1），无法显示（B，C，H，W）的形状，请问这需要如何查看呢，非常期待作者的回复

[Hou Xiuquan]

这个问题的原因是这里resnet并不是常规的nn.Module模块，而是经过转换后的torch.fx.Graph模块。

resnet原本是分类网络，输出的是分类结果而不是中间的特征图，我是使用了torchvision.models.feature_extraction.create_feature_extractor方法，在不更改代码的情况下获取resnet中间的四层特征图，这样它才能作为检测网络的backbone。但转换后的resnet是torch.fx.Graph模块，它每一层的x其实是torch.fx.proxy.Proxy示例而不是torch.Tensor，所以不能直接查看形状。

如果您想研究resnet每一层的输出，可以把resnet.py第420-425行注释掉，这样ResnetBackbone返回的就是转换前的nn.Module模型，您可以去查看每一层的形状。

        # # create feature extractor
        # return_layers = [f"layer{idx + 1}" for idx in return_indices]
        # resnet = create_feature_extractor(resnet, return_layers)
        # resnet.num_channels = [
        #     64 * model_config.block.expansion * 2**idx for idx in return_indices
        # ]
        # resnet.return_layers = return_layers

记得调试完后再把注释去掉，否则输出就和后面DETR检测头对应不上了

[Hou Xiuquan]

我这里的resnet代码是从torchvision复制过来的，只是稍微进行了修改，增加了对DCN和ResNeXt101_32x4d的支持。所以您也直接调试torchvision的resnet模型，输出都是一样的。

from torchvision.models.resnet import resnet50