使用VGG块来构建一个网络模型,并加入残差结构,使用pytorch实现

您可以通过以下步骤实现使用 VGG 块构建的带有残差结构的网络模型：

1. 导入 PyTorch 库，以便使用其中的模块。
2. 定义 VGG 块的结构。VGG 块通常由多个卷积层和池化层组成，因此您可以创建一个卷积层和池化层的函数，并将其封装到 VGG 块的函数中。
3. 定义残差块的结构。残差块包括两个卷积层，并通过加上输入的残差结构来提高网络的性能。
4. 将 VGG 块和残差块组合在一起，构建一个包含多个块的网络模型。
5. 定义损失函数和优化器，并在数据集上训练网络模型。

以下是 PyTorch 代码的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义 VGG 块
class VGGBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, middle_channels, out_channels, act_func=nn.ReLU(inplace=True)):
        super(VGGBlock, self).__init__()
        self.act_func = act_func
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, middle_channels, 3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(middle_channels)
        self.conv2 = nn.Conv2d(middle_channels, out_channels, 3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.act_func(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2