残差模块代码pytorch

残差模块的代码如下所示：

class ResidualBlock(torch.nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.channels = channels
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        
    def forward(self, x):
        y = F.relu(self.conv1(x))
        y = self.conv2(y)
        return F.relu(x + y)

这个代码定义了一个继承自`torch.nn.Module`的`ResidualBlock`类。在初始化函数中，它接受一个`channels`参数，用于指定输入和输出的通道数。然后，它定义了两个卷积层`conv1`和`conv2`，它们都使用3x3的卷积核和1的padding。在前向传播函数中，输入通过第一个卷积层和ReLU激活函数后，再经过第二个卷积层。最后，将输入和输出相加，并通过ReLU激活函数输出。

这个残差模块可以用于构建深度神经网络，如麦田怪圈中的网络模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PyTorch实现简单的残差网络](https://blog.csdn.net/weixin_43821559/article/details/123384077)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch进行自由模型构建（以残差模块为例）](https://blog.csdn.net/weixin_44456198/article/details/127574393)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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