残差收缩网络pytorch

残差收缩网络（ResNet）是一种深度学习模型，它通过引入残差块来解决深度神经网络中梯度消失或爆炸的问题。在PyTorch中，ResNet可以通过torchvision.models.resnet模块来实现。

ResNet的核心思想是在网络中引入残差块，即将输入和输出进行相加，使得网络可以通过简单的恒等映射来学习残差。这样的做法可以使得网络更容易训练，同时也可以提高模型的准确率。ResNet中的残差块包括一个跨层连接和两个卷积层，其中跨层连接将输入直接加到输出上。

在PyTorch中，可以使用torchvision.models.resnet来实现ResNet网络。该模块提供了多种不同深度的ResNet模型，可以根据具体应用场景进行选择。同时，该模块还提供了预训练好的ResNet模型，可以直接使用或者在其基础上进行微调。