resnet-v2 pytorch

ResNet-v2是一种深度卷积神经网络架构，用于图像分类和其他计算机视觉任务。它是对ResNet的一种改进，引入了残差模块的变体，包括预激活残差单元和身份映射（identity mapping）。在PyTorch中，您可以使用torchvision库来加载和使用预训练的ResNet-v2模型。

首先，您需要安装torchvision库。可以使用以下命令进行安装：

pip install torchvision

然后，您可以使用以下代码加载ResNet-v2模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet50(pretrained=True)

这将加载一个预训练的ResNet-50模型。您可以根据需要选择不同的ResNet版本，如resnet18、resnet34等。

接下来，您可以使用模型进行推理或微调。下面是一个使用ResNet-50模型进行推理的示例：

input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 输入图像的形状为[batch_size, channels, height, width]
output = model(input)