model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], **kwargs)

这段代码展示了如何使用ResNet模型构建一个深度神经网络。ResNet是一种非常流行的卷积神经网络架构，被广泛用于图像分类和目标检测任务。

在这段代码中，model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], **kwargs)中的ResNet是一个模型类，Bottleneck是一个基本的残差块（residual block），[3, 4, 6, 3]是一个列表，表示ResNet中每个阶段的残差块数量。

具体来说，ResNet模型由多个残差块组成，每个残差块有不同的深度和宽度。Bottleneck是一个由1x1、3x3和1x1卷积层组成的残差块，可以有效地减少参数数量和计算量。[3, 4, 6, 3]表示ResNet模型的四个阶段中分别有3、4、6和3个残差块。

通过使用这些残差块，ResNet模型能够在训练过程中通过跨层连接（skip connection）来解决梯度消失的问题，使得网络能够更深，并且更容易训练。

**kwargs是一个可选参数，用于传递其他参数给ResNet模型的构造函数，比如输入通道数、类别数量等。

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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` 参数是一些其他的网络参数。函数会根据是否有预训练模型的权重来决定是否修改网络的输出类别数，然后返回加载好权重的模型。

此外，代码中还定义了一个 `_COMMON_META` 字典，用于存储一些常用的元数据信息，如图片的最小尺寸和类别信息。

def resnet101(pretrained=False, progress=True, **kwargs): r"""ResNet-101 model from `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ Args: pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet progress (bool): If True, displays a progress bar of the download to stderr """ return _resnet('resnet101', Bottleneck, [3, 4, 23, 3], pretrained, progress, **kwargs)

这段代码定义了一个函数resnet101，用于加载ResNet-101模型。该函数的输入参数包括pretrained和progress，分别表示是否加载预训练模型和是否显示下载进度条。函数中调用了_resnet函数，并传入了对应的参数。_resnet函数会返回一个ResNet模型。ResNet-101是一种深度残差网络模型，由何凯明等人提出，主要用于图像分类任务。它具有101层深度，包含4个阶段，每个阶段有不同数量的残差块，其中第一个阶段有3个残差块，第二个阶段有4个残差块，第三个阶段有23个残差块，第四个阶段有3个残差块。该模型具有较好的性能和鲁棒性，被广泛应用于计算机视觉领域。