pytorch resnet

PyTorch中的ResNet是一个经典的深度残差网络，ResNet的提出被认为是卷积神经网络（CNN）图像处理领域的一个重要里程碑。ResNet网络通过引入残差结构，允许网络更深（包含更多隐藏层），并在一定程度上解决了深度网络存在的退化问题。

ResNet网络的核心思想是通过残差块（residual block）来构建网络结构。残差块中的残差连接（residual connection）允许信息直接跳过某些层，从而减轻了梯度消失问题，并使得网络更易于训练。根据网络的深度，ResNet使用了不同的残差结构，如图中所示。

在PyTorch中，ResNet的实现可以使用torchvision库中的预训练模型。可以通过导入torchvision.models模块，并使用resnet系列模型（如resnet18、resnet50等）来构建ResNet网络。这些模型已经在大规模图像数据集上进行了预训练，并且可以用于目标分类等计算机视觉任务。

总结来说，PyTorch中的ResNet是一种深度残差网络，通过引入残差结构解决了深度网络退化问题，并在图像处理领域有着广泛的应用。可以使用torchvision库中的预训练模型来构建和使用ResNet网络。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ResNet详解+PyTorch实现](https://blog.csdn.net/frighting_ing/article/details/121324000)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [利用Pytorch实现ResNet网络](https://blog.csdn.net/AdjsWsgz/article/details/127929101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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