resnet为什么被命名为resnet
时间: 2024-05-03 09:15:48 浏览: 10
ResNet是指残差网络(Residual Network),它之所以被命名为ResNet,是因为其网络结构中引入了残差连接(residual connection)的概念。
在传统的深度神经网络中,随着网络层数的增加,梯度消失和梯度爆炸等问题会变得更加严重,导致网络的训练变得困难。为了解决这个问题,ResNet提出了残差学习的思想。
残差学习的核心思想是通过添加跨层的直连路径(即残差连接),将输入信号直接传递到后续层,使得网络可以更容易地学习到恒等映射。这样一来,即使网络层数很深,也能够保持较好的梯度流动,避免了梯度消失和梯度爆炸问题。
因此,ResNet的名称中的"Residual"指的是残差连接,而"Net"则代表网络。这个命名方式准确地描述了ResNet网络结构中引入残差连接的特点。
相关问题
如何把resnet50的pt文件转换为onnx
可以使用pytorch的onnx模块将resnet50的pt文件转换为onnx格式。具体步骤如下:
1. 首先需要安装pytorch和onnx模块,可以使用以下命令安装:
```
pip install torch
pip install onnx
```
2. 加载resnet50的模型
```
import torch
model = torch.load('resnet50.pt')
```
3. 将模型转换为onnx格式
```
import onnx
input_shape = (3, 224, 224)
input_name = 'input'
output_name = 'output'
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
torch.onnx.export(model, torch.randn(*input_shape), 'resnet50.onnx', verbose=True, input_names=[input_name], output_names=[output_name], dynamic_axes=dynamic_axes)
```
4. 转换后的onnx模型将保存在resnet50.onnx文件中。
注意:在上述代码中,input_shape需要根据模型的输入尺寸进行设置,input_name和output_name需要根据模型的输入输出命名进行设置,dynamic_axes可以用于指定动态维度。
python实现resnet
以下是Python实现ResNet的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
def identity_block(X, f, filters, stage, block):
"""
实现恒等块
参数:
X - 输入的tensor类型的数据,维度为( m, n_H_prev, n_W_prev, n_H_prev )
f - 整数,指定主路径中间的CONV窗口的维度
filters - python整数列表,定义了主路径每层的卷积层的过滤器数量
stage - 整数,用于命名层,取决于他们在网络中的位置
block - 字符串/字符,用于命名层,取决于他们在网络中的位置
返回:
X - 恒等块的输出,tensor类型,维度为(n_H, n_W, n_C)
"""
# 定义命名规则
conv_name_base = "res" + str(stage) + block + "_branch"
bn_name_base = "bn" + str(stage) + block + "_branch"
# 获取过滤器
F1, F2, F3 = filters
# 保存输入数据,将会用于为主路径添加捷径
X_shortcut = X
# 主路径的第一部分
## 卷积层
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F1, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding="valid", name=conv_name_base+"2a", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
## 归一化
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base+"2a")(X)
## 使用ReLU激活函数
X = tf.keras.layers.Activation("relu")(X)
# 主路径的第二部分
## 卷积层
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F2, kernel_size=(f, f), strides=(1, 1), padding="same", name=conv_name_base+"2b", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
## 归一化
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base+"2b")(X)
## 使用ReLU激活函数
X = tf.keras.layers.Activation("relu")(X)
# 主路径的第三部分
## 卷积层
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding="valid", name=conv_name_base+"2c", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
## 归一化
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base+"2c")(X)
# 主路径的最后部分,添加捷径并使用ReLU激活函数
X = tf.keras.layers.Add()([X, X_shortcut])
X = tf.keras.layers.Activation("relu")(X)
return X
def convolutional_block(X, f, filters, stage, block, s=2):
"""
实现卷积块
参数:
X - 输入的tensor类型的数据,维度为( m, n_H_prev, n_W_prev, n_H_prev )
f - 整数,指定主路径中间的CONV窗口的维度
filters - python整数列表,定义了主路径每层的卷积层的过滤器数量
stage - 整数,用于命名层,取决于他们在网络中的位置
block - 字符串/字符,用于命名层,取决于他们在网络中的位置
s - 整数,指定要使用的步幅
返回:
X - 卷积块的输出,tensor类型,维度为(n_H, n_W, n_C)
"""
# 定义命名规则
conv_name_base = "res" + str(stage) + block + "_branch"
bn_name_base = "bn" + str(stage) + block + "_branch"
# 获取过滤器
F1, F2, F3 = filters
# 保存输入数据,将会用于为主路径添加捷径
X_shortcut = X
# 主路径的第一部分
## 卷积层
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F1, kernel_size=(1, 1), strides=(s, s), padding="valid", name=conv_name_base+"2a", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
## 归一化
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base+"2a")(X)
## 使用ReLU激活函数
X = tf.keras.layers.Activation("relu")(X)
# 主路径的第二部分
## 卷积层
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F2, kernel_size=(f, f), strides=(1, 1), padding="same", name=conv_name_base+"2b", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
## 归一化
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base+"2b")(X)
## 使用ReLU激活函数
X = tf.keras.layers.Activation("relu")(X)
# 主路径的第三部分
## 卷积层
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding="valid", name=conv_name_base+"2c", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
## 归一化
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base+"2c")(X)
# 捷径的第二部分
X_shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(s, s), padding="valid", name=conv_name_base+"1", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X_shortcut)
X_shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base+"1")(X_shortcut)
# 主路径的最后部分,添加捷径并使用ReLU激活函数
X = tf.keras.layers.Add()([X, X_shortcut])
X = tf.keras.layers.Activation("relu")(X)
return X
def ResNet50(input_shape=(64, 64, 3), classes=6):
"""
实现ResNet50
参数:
input_shape - 图像数据集的维度
classes - 整数,分类数
返回:
model - Keras框架的模型
"""
# 定义tensor类型的输入数据
X_input = tf.keras.layers.Input(input_shape)
# 0填充
X = tf.keras.layers.ZeroPadding2D((3, 3))(X_input)
# stage1
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2), name="conv1", kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name="bn_conv1")(X)
X = tf.keras.layers.Activation("relu")(X)
X = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(X)
# stage2
X = convolutional_block(X, f=3, filters=[64, 64, 256], stage=2, block="a", s=1)
X = identity_block(X, 3, [64, 64, 256], stage=2, block="b")
X = identity_block(X, 3, [64, 64, 256], stage=2, block="c")
# stage3
X = convolutional_block(X, f=3, filters=[128, 128, 512], stage=3, block="a", s=2)
X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block="b")
X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block="c")
X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block="d")
# stage4
X = convolutional_block(X, f=3, filters=[256, 256, 1024], stage=4, block="a", s=2)
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block="b")
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block="c")
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block="d")
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block="e")
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block="f")
# stage5
X = convolutional_block(X, f=3, filters=[512, 512, 2048], stage=5, block="a", s=2)
X = identity_block(X, 3, [512, 512, 2048], stage=5, block="b")
X = identity_block(X, 3, [512, 512, 2048], stage=5, block="c")
# 平均池化层
X = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), padding="same")(X)
# 输出层
X = tf.keras.layers.Flatten()(X)
X = tf.keras.layers.Dense(classes, activation="softmax", name="fc"+str(classes), kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
# 创建模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=X_input, outputs=X, name="ResNet50")
return model
```