resnet101 pytorch

ResNet-101是一个深度残差网络，由何凯明等人在2015年提出，它在ImageNet数据集上取得了当时最好的结果。在PyTorch中，可以使用torchvision.models.resnet101来调用预训练好的ResNet-101模型，也可以使用torchvision.models.resnet来构建自己的ResNet模型。

相关问题

resnet101 pytorch 代码

以下是使用PyTorch实现ResNet-101的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(Bottleneck, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        
        self.conv3 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels * self.expansion, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channels * self.expansion)
        
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels * self.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels * self.expansion)
        )
    
    def forward(self, x):
        identity = x
        
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)
        
        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)
        
        if self.downsample:
            identity = self.downsample(x)
        
        out += identity
        out = self.relu(out)
        
        return out
    

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        super(ResNet, self).__init__()
        
        self.in_channels = 64
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, 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(block, 64, layers[0])
        self.layer2 = self.make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self.make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self.make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)
    
    def make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.in_channels != out_channels * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.in_channels, out_channels * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_channels * block.expansion)
            )
        
        layers = []
        layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride, downsample))
        self.in_channels = out_channels * block.expansion
        
        for i in range(1, blocks):
            layers.append(block(self.in_channels, out_channels))
        
        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

def resnet101(num_classes=1000):
    return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], num_classes=num_classes)

使用该代码，您可以创建ResNet-101的实例，如下所示：

model = resnet101(num_classes=10)

该模型将由4个ResNet层组成，每个层由Bottleneck块组成。该模型将在ImageNet数据集上进行预训练，因此默认情况下有1000个输出类别。如果您想要进行不同的分类任务，则可以通过设置num_classes参数来更改输出类别数。

resnet源码pytorch

ResNet源码是用于实现残差网络（Residual Network）的PyTorch代码。ResNet是一种深度神经网络，其主要目的是解决深层网络训练中的梯度消失和精度下降等问题。

ResNet源码中的核心思想是引入残差模块，通过将输入信息与输出信息相加，从而保持信息的传递流畅性。该网络模型具有很深的层数，堆叠了大量的残差模块。这种结构使得网络更加易于训练，能够更好地捕捉图像特征。

PyTorch是一个开源的深度学习框架，ResNet源码使用PyTorch库来实现网络的构建、训练和测试等功能。通过PyTorch的动态图机制，我们可以方便地搭建和修改ResNet模型，以适应不同的任务和数据。

在ResNet源码中，我们可以看到各种网络层、激活函数、优化器等的定义和使用。同时，源码还提供了一些预训练的模型权重，这些权重可以加载到网络中，为我们的任务提供一个更好的起点。

通过仔细研究ResNet源码，我们可以了解到网络结构的细节，以及如何在PyTorch中构建和训练深度神经网络。此外，我们还可以根据源码进行修改和扩展，以满足特定的需求。

总之，ResNet源码是PyTorch的一个重要示例，它展示了如何使用PyTorch构建和训练深度神经网络，在图像分类等任务中取得出色的效果。通过研究源码，我们可以更好地理解深度学习模型的实现原理，并为自己的研究和应用提供参考。