bottleneck与basicblock的区别

时间: 2024-05-25 20:10:31 浏览: 249
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ResNet与ResNeXt的pytorch实现

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Bottleneck和BasicBlock是深度学习中常用的两种网络模块，它们的主要区别在于网络深度和计算量方面。 BasicBlock是ResNet中最基本的模块，由两个卷积层和一个恒等映射组成。它在输入和输出之间没有附加层，因此计算量相对较小。BasicBlock通常用于ResNet18和ResNet34中，这些网络在深度不超过100层时表现良好。 Bottleneck是ResNet中的另一种模块，由三个卷积层和一个恒等映射组成。在输入和输出之间添加了一个1×1的卷积层，用于降低通道数，从而减少计算量。Bottleneck通常用于ResNet50、ResNet101和ResNet152等深度较大的网络中，这些网络需要更多的层次结构来提高性能。 因此，Bottleneck和BasicBlock的主要区别在于计算复杂度和网络深度方面。Bottleneck具有更多的参数和计算量，但可以在更深的网络中提供更好的性能。而BasicBlock计算量相对较小，适合较浅的网络。
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blocks_dict = { 'BASIC': BasicBlock, 'BOTTLENECK': Bottleneck }

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__all__ = ['ResNet', 'Res5Head', 'Blocks', 'BasicBlock', 'BottleNeck']这段代码什么意思

这段代码是一个 Python 模块的 __all__ 属性，它定义了该模块中可以被导入的公共接口。在这个模块中，可以导入的公共接口包括 ResNet、Res5Head、Blocks、BasicBlock 和 BottleNeck。

def resnet18(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet101(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet152(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 8, 36, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top)

ResNet 是一种非常流行的深度学习模型，其主要特点是使用了残差块（Residual Block），可以缓解深度神经网络训练时的梯度消失问题，使得网络可以更深。这里定义了 5 个函数，分别用于构建 ResNet18、ResNet34、...

为以下每句代码做注释：def resnet18(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet101(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet152(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 8, 36, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top)

这些函数都返回一个ResNet模型，其中BasicBlock和Bottleneck是ResNet中的两种基本块，[2, 2, 2, 2]、[3, 4, 6, 3]、[3, 4, 6, 3]、[3, 4, 23, 3]、[3, 8, 36, 3]分别代表这些ResNet模型所包含的基本块数目。...

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Bottleneck块相较于BasicBlock块具有以下优势：可以用较小的参数量处理通道数很大的输入，通过使用1x1卷积层减少参数量，并且在深层网络中减少计算量。 CSP结构是一种常用的网络结构，它的主要思想是在输入block...

def _resnet( block: Type[Union[BasicBlock, Bottleneck]], layers: List[int], weights: Optional[WeightsEnum], progress: bool, **kwargs: Any, ) -> ResNet: if weights is not None: _ovewrite_named_param(kwargs, "num_classes", len(weights.meta["categories"])) model = ResNet(block, layers, **kwargs) if weights is not None: model.load_state_dict(weights.get_state_dict(progress=progress, check_hash=True)) return model _COMMON_META = { "min_size": (1, 1), "categories": _IMAGENET_CATEGORIES, }

这段代码中的 _resnet 函数实现了一个 ResNet 网络的加载过程，其中 ResNet 类是一个 ResNet 网络的实现，weights 参数是用于加载预训练模型的权重，progress 参数用于控制是否显示下载进度条，kwargs ...

解释这段代码class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1, base_width=64, dilation=1, norm_layer=None): super(BasicBlock, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d if groups != 1 or base_width != 64: raise ValueError('BasicBlock only supports groups=1 and base_width=64') if dilation > 1: raise NotImplementedError("Dilation > 1 not supported in BasicBlock") # Both self.conv1 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1 self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = norm_layer(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = norm_layer(planes) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out

与前面提到的Bottleneck类相比，BasicBlock类的扩展因子（expansion）为1，即不进行维度扩展。 在初始化方法中，定义了一系列的卷积、批归一化和激活函数层，用于构建残差块内部的网络结构。与Bottleneck类不同的是...

def forward(self, x):#正向传播 identity = x if self.downsample is not None:#判断虚实线 identity = self.downsample(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out += identity out = self.relu(out) return out class Bottleneck(nn.Module):#深层残差结构 expansion = 4

这段代码定义了BasicBlock类的前向传播函数forward以及Bottleneck类。forward函数接受一个输入张量x，首先将其保存在identity变量中，如果定义了下采样操作self.downsample，则对输入张量进行下采样...

class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels , kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.downsample = downsample

这是一个PyTorch中定义ResNet的BasicBlock的代码。BasicBlock是ResNet中的基本残差块，包含两个卷...在ResNet中还有Bottleneck残差块，它的输出通道数是输入通道数的4倍，expansion=4。 希望这可以帮助回答你的问题。

self.stage1 = self.make_layer(self.block)意义

其中 self.block 是残差块的类型，比如可以是 ResNet 中的基础块（basic block）或瓶颈块（bottleneck block）。make_layer 是一个辅助函数，用于构建多个残差块组成的网络阶段。self.stage1 表示第一个阶段，因此这...

def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs):

- block：表示 ResNet 中的基本块类型，通常是 BasicBlock 或 Bottleneck。 - layers：表示 ResNet 中每个阶段包含的基本块数量。 - pretrained：表示是否使用预训练的模型参数。 - progress：表示在下载模型参数时...

net = resnet50() TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'block'

你可以选择使用基本块类型为 "basic" 或 "bottleneck"。以下是一个正确创建 ResNet50 模型的示例代码： python from torchvision.models import resnet50 net = resnet50(pretrained=True, progress=True) ...

self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)代码解释

- block 是 ResNet 使用的基本块类型，即 BasicBlock 或 Bottleneck，由于这里输入的是 BasicBlock，所以这个残差块将由多个 BasicBlock 组成。 - 128 表示输出通道数，即第二个残差块的输出特征图的...

resnet18和resnet50有什么区别

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为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).__init__() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

- block：指定 ResNet 中的基本块类型，如 BasicBlock 或 Bottleneck。 - blocks_num：指定每个 stage 中基本块的数量，是一个长度为 4 的列表。 - num_classes：指定模型输出分类数目，默认为 1000。 - include_top...

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