pytorch中resnet18所应用残差块详细介绍

Pytorch中的ResNet18是由18个层组成的卷积神经网络，在其中使用了残差块来提高网络的训练效果。残差块的基本原理是通过将输入特征与输出特征做差后再将其加到输出特征中，从而减轻了网络训练时的梯度消失问题，让网络更容易收敛。具体而言，ResNet18中使用的残差块由两个卷积层和一个恒等映射组成，其中第二个卷积层的输出特征与输入输出特征的大小一致，因此可以直接相加。在训练过程中，网络可以通过反向传播来更新每个残差块中的参数，从而提高网络的分类精度。

相关问题

pytorch自带resnet18结构详细解析

好的，关于你的问题，我可以向你详细解析 PyTorch 自带的 ResNet18 模型结构。

ResNet 指的是深度残差网络，也是目前图像分类等领域最为流行的深度学习模型之一。ResNet18 模型结构相对简单，总共包含 18 个层，其中包括 1 个卷积层、4 个阶段（Stage），每个阶段包含多个残差块（Residual Block），以及最后的全局平均池化层和全连接层。

具体来说，ResNet18 的结构如下：

1. 输入层

ResNet18 的输入为 $224 \times 224$ 大小的图片，通道数为 3，即 RGB 彩色图片。

2. 卷积层

第一层为卷积层，使用 $7 \times 7$ 的卷积核进行卷积操作，步长为 2，padding 为 3，输出特征图的大小为 $112 \times 112$，通道数为 64。

3. 阶段 1

第一个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接（Shortcut Connection），输出特征图大小不变，通道数为 64。

4. 阶段 2

第二个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接，输出特征图大小为 $56 \times 56$，通道数为 128。

5. 阶段 3

第三个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接，输出特征图大小为 $28 \times 28$，通道数为 256。

6. 阶段 4

第四个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接，输出特征图大小为 $14 \times 14$，通道数为 512。

7. 全局平均池化层

最后一个阶段后经过全局平均池化层，输出大小为 1，通道数为 512。

8. 全连接层

最后通过全连接层，将输出映射到目标分类的数量上，一般为 1000 类。

以上就是 PyTorch 自带的 ResNet18 模型结构的详细解析。希望能够解决你的问题。

请帮我讲解一下pytorch中resnet18模型的搭建过程及其代码含义

好的，我可以为你讲解一下pytorch中resnet18模型的搭建过程及其代码含义。

首先，resnet18是深度残差网络（ResNet）的18层版本，其主要目的是通过引入残差连接来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

接下来是搭建代码，我们可以通过pytorch内置的torchvision库来加载预训练的resnet18模型，代码如下：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的resnet18模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

上述代码中，我们使用了`models.resnet18(pretrained=True)`来加载预训练的resnet18模型。

如果我们想要自己从头开始训练一个resnet18模型，可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义resnet18模型
class ResNet18(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ResNet18, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)

        self.layer1 = self._make_layer(64, 2)
        self.layer2 = self._make_layer(128, 2, stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(256, 2, stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(512, 2, stride=2)

        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def _make_layer(self, planes, blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.inplanes != planes:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.inplanes, planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(planes)
            )

        layers = []
        layers.append(ResidualBlock(self.inplanes, planes, stride, downsample))
        self.inplanes = planes
        for i in range(1, blocks):
            layers.append(ResidualBlock(self.inplanes, planes))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)

        return x

# 定义resnet18中的残差块
class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(ResidualBlock, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.downsample = downsample

    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out

上述代码中，我们首先定义了一个ResNet18类，其中包含了`_make_layer`方法和`forward`方法。

`_make_layer`方法用于构建resnet18中的一个残差块，其中包含了若干个ResidualBlock，具体实现可以参考代码。

`forward`方法中则是将上述构建好的残差块按照顺序连接起来，实现整个resnet18模型的搭建。

在ResNet18类中，我们还定义了一个ResidualBlock类，用于构建resnet18中的残差块。其中，每个残差块包含了两个卷积层和一个残差连接，具体实现可以参考代码。

希望以上讲解可以帮助你理解resnet18模型的搭建过程及其代码含义。