torchvision.models.resnet50

torchvision.models.resnet50是一个深度学习模型，它是ResNet系列中的一种，由50个卷积层组成。ResNet是一种深度残差网络，它通过引入残差块来解决深度网络训练中的梯度消失问题，从而提高了网络的性能和训练速度。ResNet50在图像分类、目标检测、人脸识别等领域都有广泛的应用。

相关问题

torchvision.models.resnet50网络结构

### ResNet50 的网络结构

ResNet50 是一种经典的卷积神经网络架构，在 torchvision 中实现。该模型由多个残差块组成，这些残差块通过跳跃连接来解决深层网络中的梯度消失问题[^4]。

#### 主要组成部分

1. **输入层**
输入图像尺寸通常为 224×224×3。经过初始的7x7卷积核处理后，特征图大小变为 112×112×64。

2. **卷积层组**
卷积层分为四个阶段，每个阶段包含若干个瓶颈模块（Bottleneck Blocks），具体如下：

- Conv2_x: 包含三个瓶颈模块
- Conv3_x: 包含四个瓶颈模块
- Conv4_x: 包含六个瓶颈模块
- Conv5_x: 包含三个瓶颈模块

每个瓶颈模块内部采用1x1、3x3 和 1x1 的卷积组合方式，有效减少了计算量并保持了感受野不变。

3. **全局平均池化层**
将最后一个卷积层输出的空间维度压缩到固定长度向量表示形式。

4. **全连接分类器**
使用单个全连接层将前面提取到的特征映射至类别空间，最终输出预测概率分布。

以下是 PyTorch 实现中定义 ResNet50 架构的部分代码片段:

import torch.nn as nn
from torchvision import models

class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4
    
    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(Bottleneck, self).__init__()
        ...
        
def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):
    layers = []
    ...
    
model = models.resnet50(pretrained=True)
print(model)

上述代码展示了如何构建一个完整的 ResNet50 网络实例，并打印其结构详情[^1]。

使用torchvision.models.resnet50训练一个输出为20分类的模型，并用torch.save(model.state_dict(),存储，且能够被torch.load二次使用

下面是一个使用`torchvision.models.resnet50`训练一个输出为20分类的模型，并且将模型状态字典保存到磁盘上以供以后使用的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 定义ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 修改最后一层全连接层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 20)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # ...省略训练代码...

# 保存模型状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'resnet50_20class.pth')

在这个代码中，你首先使用`torchvision.models.resnet50`函数加载一个预训练的ResNet50模型，并将其赋值给`model`变量。接下来，你修改了最后一层全连接层，使其输出20个类别。然后，你定义了损失函数和优化器，并在训练循环中训练了模型。最后，你使用`torch.save()`方法将模型的状态字典保存到磁盘上。

要加载已经保存的模型状态字典，你可以使用以下代码：

# 初始化ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=False)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 20)

# 加载模型状态字典
model.load_state_dict(torch.load('resnet50_20class.pth'))

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

在这个代码中，你首先初始化了一个新的ResNet50模型，并将最后一层全连接层修改为20个类别。然后，你使用`torch.load()`方法加载之前保存的模型状态字典，并将其加载到新的模型中。最后，你将模型设置为评估模式。