*resnet_block()为什么要加*

在C语言中，*表示指针类型。*resnet_block()中的*表示resnet_block()函数返回的是一个指针类型的值。这种写法通常用于返回动态分配的内存地址，可以在函数外部访问和修改这块内存。所以，加上*可以使得函数返回一个指向内存块的指针，以便外部程序能够操作这个内存块。

对于resnet_block()函数，我们无法确定它的具体实现细节，因此无法准确说明加*的原因。可能是因为函数内部使用了动态分配内存的方式创建了一个对象，并返回该对象的指针地址，从而外部程序可以通过该指针地址操作该对象。也有可能是因为该函数需要返回一个复杂的结构体类型，如果不使用指针返回，则需要将整个结构体都复制一遍，浪费资源。

相关问题

resnet 用keras实现 输入50*50

以下是使用Keras实现ResNet50网络并输入大小为50x50的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, MaxPooling2D, Add, GlobalAveragePooling2D, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

def resnet_block(inputs, filters, strides=1):
    x = Conv2D(filters, kernel_size=3, strides=strides, padding='same')(inputs)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv2D(filters, kernel_size=3, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    
    if strides != 1 or inputs.shape[-1] != filters:
        shortcut = Conv2D(filters, kernel_size=1, strides=strides, padding='same')(inputs)
        shortcut = BatchNormalization()(shortcut)
    else:
        shortcut = inputs
    
    x = Add()([x, shortcut])
    x = Activation('relu')(x)
    return x

def ResNet50(input_shape=(50,50, 3), num_classes=1000):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    
    x = Conv2D(64, kernel_size=7, strides=2, padding='same')(inputs)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding='same')(x)
    
    x = resnet_block(x, filters=64)
    x = resnet_block(x, filters=64)
    x = resnet_block(x, filters=64)
    
    x = resnet_block(x, filters=128, strides=2)
    x = resnet_block(x, filters=128)
    x = resnet_block(x, filters=128)
    x = resnet_block(x, filters=128)
    
    x = resnet_block(x, filters=256, strides=2)
    x = resnet_block(x, filters=256)
    x = resnet_block(x, filters=256)
    x = resnet_block(x, filters=256)
    x = resnet_block(x, filters=256)
    x = resnet_block(x, filters=256)
    
    x = resnet_block(x, filters=512, strides=2)
    x = resnet_block(x, filters=512)
    x = resnet_block(x, filters=512)
    
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    
    model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
    return model

model = ResNet50(input_shape=(50, 50, 3), num_classes=1000)
model.summary()

这段代码定义了一个ResNet50网络模型，输入大小为50x50的彩色图像。模型的结构包括卷积层、批归一化层、激活函数层、池化层、残差块、全局平均池化层和全连接层。最后使用`model.summary()`打印出模型的结构信息。

ResNet block

ResNet是深度学习中的一种常用网络结构，其中的ResNet block是一个基本的组成单元。ResNet block基于残差学习的思想，可以解决深度神经网络退化的问题。一个ResNet block由多个卷积层和标准化层组成，其中的第一个卷积层用于降低特征图的维度，从而减少计算量，第二个卷积层用于增加特征图的维度。其中，第一个卷积层的输出被送入第二个卷积层之后，同时也被送入一个跨越连接，这样可以保证信息的流通性，减小梯度消失问题的出现。举个例子，下面是一个ResNet block的示例代码：[^1]

import tensorflow as tf

def res_block(input_data, filters, kernel_size, stride):
    shortcut = input_data
    # 第一个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=stride, padding='same')(input_data)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    # 第二个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=stride, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    # 跨越连接
    x = tf.keras.layers.add([x, shortcut])
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    return x