残差网络Python

残差网络（Residual Network）是一种深度学习模型，用于解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸等问题。在残差网络中，输入数据通过一个或多个残差模块进行处理，然后与原始输入进行求和操作，最终得到输出。

在Python中，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现残差网络。以下是一个使用PyTorch实现的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义残差模块
class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self