ResNet-18残差网络

ResNet-18是一种残差神经网络模型，它是由18个卷积层和全连接层组成的深度神经网络。残差神经网络是一种通过引入残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸问题的网络结构。在ResNet-18中，残差连接通过跳跃连接的方式将输入直接添加到输出中，使得网络可以更好地学习到残差信息，从而提高了网络的性能和训练效果。

关于如何使用Pytorch编写一个ResNet-18残差神经网络，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

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

2. 定义ResNet-18模型：

   model = models.resnet18(pretrained=False)

3. 修改最后一层的输出维度：

   num_classes = 10  # CIFAR10数据集的类别数
   model.fc = nn.Linear(512, num_classes)

4. 定义损失函数和优化器：

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 加载数据集并进行训练：

   # 这里假设你已经准备好了CIFAR10数据集
   train_loader = ...
   test_loader = ...

   num_epochs = 10
   for epoch in range(num_epochs):
       for images, labels in train_loader:
           # 前向传播
           outputs = model(images)
           loss = criterion(outputs, labels)

           # 反向传播和优化
           optimizer.zero_grad()
           loss.backward()
           optimizer.step()

       # 在测试集上评估模型
       with torch.no_grad():
           correct = 0
           total = 0
           for images, labels in test_loader:
               outputs = model(images)
               _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
               total += labels.size(0)
               correct += (predicted == labels).sum().item()

           accuracy = 100 * correct / total
           print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Accuracy: {accuracy}%')