resnet50,resnet18图像分类代码

ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度学习模型，用于图像分类任务。ResNet50和ResNet18是ResNet系列中的两个常用模型。

ResNet50是由50层卷积神经网络组成的模型，其中包含了多个残差块（residual block）。每个残差块内部有多个卷积层和批归一化层，同时使用了跳跃连接（skip connection）来解决梯度消失问题。ResNet50在ImageNet数据集上表现出色，可以用于大规模图像分类任务。

下面是一个使用PyTorch实现的ResNet50图像分类代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

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

# 替换最后一层全连接层
num_classes = 1000  # 根据具体任务设置类别数
resnet50.fc = nn.Linear(resnet50.fc.in_features, num_classes)

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 输入数据大小为224x224

# 前向传播
output = resnet50(input_data)

print(output)

ResNet18是由18层卷积神经网络组成的模型，与ResNet50相比，它更轻量级。同样地，ResNet18也使用了残差块和跳跃连接来提高模型性能。

下面是一个使用PyTorch实现的ResNet18图像分类代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet18模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

# 替换最后一层全连接层
num_classes = 1000  # 根据具体任务设置类别数
resnet18.fc = nn.Linear(resnet18.fc.in_features, num_classes)

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 输入数据大小为224x224

# 前向传播
output = resnet18(input_data)

print(output)