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)

这段代码定义了5个函数，分别用于构建5个不同深度的ResNet模型，这些函数的参数含义如下：

- num_classes：分类数目，默认为1000
- include_top：是否包含顶层的全连接层，默认为True

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。这些函数可以用于构建不同深度的ResNet模型，以适应不同的图像分类任务。

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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)

这段代码定义了几个函数，用于构建不同深度的 ResNet 模型。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、ResNet50、ResNet101 和 ResNet152 模型，其中每个函数中的参数都表示不同的深度和宽度。这些模型通常用于图像分类等任务中。

def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True, groups=1, width_per_group=64): super(ResNet, self).__init__()

这段代码是ResNet模型的初始化函数，用于定义模型的超参数和基本结构。

初始化函数包含以下参数：

- block：表示ResNet模型中使用的基本块的类型，例如ResNet-50中使用的基本块是Bottleneck。

- blocks_num：表示每个阶段中使用的基本块的数量，例如ResNet-50中第1个阶段使用3个基本块，第2个阶段使用4个基本块，第3个阶段使用6个基本块，第4个阶段使用3个基本块。

- num_classes：表示分类问题的类别数量，默认值为1000，即ImageNet数据集的类别数量。

- include_top：表示是否包含最后的全局平均池化层和全连接层，默认为True，表示包含。

- groups：表示卷积层中的分组数量，默认为1。如果设置为2，则表示使用分组卷积，可以减少参数量和计算量。

- width_per_group：表示每个分组中通道数的数量，默认为64。

在初始化函数中，我们首先调用父类的初始化函数super(ResNet, self).__init__()，然后定义模型的超参数和基本结构。其中，根据blocks_num的数量，我们定义了四个阶段，每个阶段使用相同数量的基本块。我们也可以通过修改blocks_num的值，自定义ResNet模型的深度。

在每个阶段的开头，我们定义了一个下采样模块downsample，用于将输入张量的分辨率降低。在每个阶段的结尾，我们添加了一个全局平均池化层和一个全连接层，用于将最后一个阶段的输出张量转换为最终的分类结果。