resnet18和resnet50怎么选

根据引用的描述，resnet18和resnet50是两个不同的模型，它们在模块的数量和结构上有所不同。ResNet18由4个stage组成，每个stage中有2个BasicBlock模块，共计8个building block。而ResNet50由4个stage组成，每个stage中有多个Bottleneck模块。因此，在选择resnet18和resnet50时，需要考虑以下几个因素：
1. 计算资源：由于resnet50具有更深的结构和更多的参数，它比resnet18需要更多的计算资源和存储空间。
2. 数据集规模：如果你的数据集比较大或复杂，resnet50可能能够更好地捕捉到更深层次的特征，从而提高模型的性能。
3. 训练速度：由于resnet50具有更多的参数，它的训练速度可能会比resnet18慢一些。
4. 需要的准确性：如果你对模型的准确性有较高的要求，resnet50可能能够提供更好的性能。

综上所述，选择resnet18还是resnet50取决于你的具体需求和可用资源。如果你的数据集较小且计算资源有限，resnet18可能是一个更好的选择。如果你的数据集较大且你可以承受更高的计算开销，resnet50可能能够提供更好的性能。