resnet18和resnet152的训练效果差异

根据引用，ResNet18和ResNet152都是ResNet的不同版本，其中ResNet18是一个较小的网络，而ResNet152是一个更深、更大的网络。因此，ResNet152的训练效果可能会比ResNet18更好，因为它具有更多的层和更多的参数，可以更好地捕捉图像中的细节和特征。但是，这也意味着ResNet152需要更多的计算资源和更长的训练时间才能达到最佳效果。

以下是一个使用PyTorch训练ResNet18和ResNet152的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载ResNet18和ResNet152模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
resnet152 = models.resnet152(pretrained=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer18 = torch.optim.SGD(resnet18.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
optimizer152 = torch.optim.SGD(resnet152.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练ResNet18
for epoch in range(10):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer18.zero_grad()
        outputs = resnet18(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer18.step()

# 训练ResNet152
for epoch in range(10):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer152.zero_grad()
        outputs = resnet152(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer152.step()