ResNet pytorch

ResNet是一种深度残差网络，由何凯明等人提出，可以有效地解决深度神经网络中的退化问题。在PyTorch中，可以使用torchvision.models中的resnet模块来构建ResNet网络。该模块提供了多个预训练的ResNet模型，包括ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101和ResNet152等。可以通过导入torchvision.models.resnet并使用其中的函数来构建ResNet网络，例如：

import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

其中pretrained=True表示使用预训练的模型参数。构建完成后，可以使用该模型进行图像分类等任务。此外，还可以根据需要对ResNet进行修改和扩展，例如添加新的层或修改网络结构等。