ResNet的结构，并用PyTorch实现后在控制台显示模型参数？

ResNet是一种用于深度学习中的残差神经网络结构，其主要目的是解决深度神经网络中的梯度弥散和梯度爆炸问题。关于如何在PyTorch中实现ResNet并在控制台显示模型参数，您可以通过使用PyTorch内置的torchvision模块来轻松实现。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models.resnet as resnet

# 定义 ResNet 模型
model = resnet.resnet18()

# 显示模型参数
for name, param in model.named_parameters():
    print(name, '\t', param.size())

# 计算模型总参数量
n_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print('Total # of parameters:', n_params)

希望这可以帮助您。

相关问题

pytorch实现ResNet50模型

PyTorch实现ResNet50模型的代码如下所示：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 替换最后一层全连接层的输出类别数
num_classes = 1000  # 假设分类数为1000
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

在这段代码中，我们首先导入了`torch`和`torchvision.models`模块。然后，我们使用`models.resnet50(pretrained=True)`加载了预训练的ResNet50模型。接下来，我们替换了模型的最后一层全连接层，将其输出类别数设置为我们需要的分类数。最后，我们将模型设置为评估模式。

请注意，这段代码中没有使用到引用\[1\]、\[2\]和\[3\]中的具体内容，因为这些内容与问题的回答无关。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于pytorch直接加载resnet50模型及模型参数](https://blog.csdn.net/eye123456789/article/details/124948949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch实现resnet50（训练+测试+模型转换）](https://blog.csdn.net/gm_Ergou/article/details/118419795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

微调resnet模型 mnist pytorch

可以使用以下代码来微调resnet模型在mnist数据集上：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet18

# Load MNIST dataset
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize((224, 224)),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                      download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                     download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# Define resnet model
model = resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)

# Define loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# Train the model
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# Test the model
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

这段代码会加载resnet18模型，并在MNIST数据集上微调它。我们首先将MNIST图像的大小调整为224x224，然后将其输入到resnet模型中。我们还将resnet的最后一层替换为一个具有10个输出的全连接层，以便我们可以对MNIST数据集进行分类。我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练模型。在训练完成后，我们使用测试集来评估模型的准确性。