restnet18的结构

时间: 2023-03-28 20:02:44 浏览: 108
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基于yolov5+RestNet18实现的骨龄检测源代码+模型+数据集（毕业设计）

RestNet18 是一个深度学习模型，它的结构包括卷积层、池化层、全连接层和残差块。其中，残差块是 RestNet18 的核心，它通过跨层连接来解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而提高了模型的准确率和训练速度。具体的结构可以参考相关的论文和代码实现。
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import torch from torch import nn, optim import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader from restnet18.restnet18 import RestNet18 ———————————————— 逐行解释

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import torch from torch import nn, optim import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader from restnet18.restnet18 import RestNet18 # 用CIFAR-10 数据集进行实验 def main(): batchsz = 128 cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', True, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) cifar_test = datasets.CIFAR10('cifar', False, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_test = DataLoader(cifar_test, batch_size=batchsz, shuffle=True) x, label = iter(cifar_train).next() print('x:', x.shape, 'label:', label.shape) device = torch.device('cuda') # model = Lenet5().to(device) model = RestNet18().to(device) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) print(model) ———————————————— 逐行解释以上代码

这段代码演示了如何使用CIFAR-10数据集进行...然后打印出RestNet18模型的结构。 这段代码主要是设置了数据集的加载和预处理过程，以及创建了RestNet18模型，并准备好了损失函数和优化器，为接下来的训练做好了准备。

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device = torch.device('cuda') # model = Lenet5().to(device) model = RestNet18().to(device) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) print(model) ———————————————— 逐行解释

创建一个RestNet18模型的实例，并将其移动到指定的设备（GPU或CPU）上。 5. criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) 创建一个交叉熵损失函数的实例，并将其移动到指定的设备上。 6. optimizer = optim....

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这段代码定义了一个名为RestNet18的类，该类是一个继承自nn.Module的神经网络模型。面是对代码逐的解释： 1. self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) 这一行定义了一个卷积层，输入...

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