resnet50 pytorch实现

在 PyTorch 中实现 ResNet50 网络，您需要执行以下步骤：

1. 安装 PyTorch 和相关依赖包。
2. 导入所需的库，包括 PyTorch 的 nn 库和 torchvision 库中的 models 子库。
3. 定义 ResNet50 网络的基本块，这些块将用于构建整个网络。
4. 定义 ResNet50 网络的主要部分，包括输入层、残差块和输出层。
5. 初始化 ResNet50 网络并进行前向传播。

以下是一个示例代码，该代码演示了如何使用 PyTorch 定义并运行 ResNet50 网络：

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

# 定义 ResNet50 网络的基本块
class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_planes != self.expansion*planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(self.expansion*planes)
            )

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.bn2(self.conv2(out))
        out += self.shortcut(x)
        out = F.relu(out)
        return out

# 定义 ResNet50 网络的主要部分
class ResNet(nn