今天真是见了鬼了，无论我怎么替换图片，输入到resnet18或者50的预训练模型的输出结果总是一样。
具体来说，是最大预测概率的索引总是一样，无论我认的是山羊，还是哈士基或者柯基。
然后我尝试去用一个torch.randint(0, 256, (224, 224, 3))去生成一个opencv打开的图片尺寸，经过resnet推理后的输出结果，还是一样，具体概率会有略微差距，但是最大值索引始终一样。
我感觉很奇怪，明明每次输入都不一样，怎么结果就一样呢？
问了一下ChatGPT之后，我才理解了一些，可能在这个ResNet网络中，如果是自己生成的图片，虽然每次的噪点图不一样，但在这个网络看来都是一样的，结果就基本一致了。或者执行个上百次会有几次不一样。
另外犯的一个错误是，我采用了
image.resize((224, 224, 3))来resize图片尺寸，我不太熟悉它个方法，但应该是错的，因为它的结果和image = cv2.resize(image, (224, 224))不一致，但后者是对的。
这也导致我的图片前处理后的结果出错。
另外如果是推理的话，还是要加上model.eval()和torch.no_grad()