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ResNet101的PyTorch代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
        super(Bottleneck, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv3 = nn.Conv2d(planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(self.expansion*planes)

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_planes != self.expansion*planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(self.expansion*planes)
            )

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out)))
        out = self.bn3(self.conv3(out))
        out += self.shortcut(x)
        out = F.relu(out)
        return out


class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=1000):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.in_planes = 64

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512*block.expansion, num_classes)

    def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):
        strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1)
        layers = []
        for stride in strides:
            layers.append(block(self.in_planes, planes, stride))
            self.in_planes = planes * block.expansion
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = F.max_pool2d(out, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        out = self.layer1(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.layer3(out)
        out = self.layer4(out)
        out = self.avgpool(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out


def ResNet101():
    return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3])

这个代码实现了ResNet101的结构。其中，`Bottleneck`类实现了ResNet中的一个基本块，`ResNet`类按照ResNet的结构将多个基本块组成一个完整的网络，并且实现了前向传播的函数。最后，`ResNet101`函数返回一个ResNet101的实例。

resnet50 pytorch

ResNet-50是一个深度卷积神经网络模型，它在计算机视觉领域广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了许多预训练的模型，包括ResNet-50。

要使用ResNet-50模型，首先需要安装PyTorch库。然后，可以使用以下代码加载并使用ResNet-50模型进行图像分类：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet-50模型
resnet = models.resnet50(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
resnet.eval()

# 加载并预处理图像
image = Image.open('image.jpg')
preprocessed_image = preprocess(image)

# 将图像传递给模型进行预测
output = resnet(preprocessed_image)

# 获取预测结果
_, predicted_class = torch.max(output, 1)

# 打印预测结果
print('Predicted class:', predicted_class.item())

在上面的代码中，我们首先导入torch和torchvision.models模块。然后，我们使用`models.resnet50(pretrained=True)`加载预训练的ResNet-50模型。接下来，我们将模型设置为评估模式，并加载和预处理输入图像。最后，我们将预处理后的图像传递给模型进行预测，并使用`torch.max(output, 1)`获取预测结果。

请注意，上述代码中的`preprocess`函数和`Image.open`函数需要根据实际情况进行定义和调用。此外，还可以根据需要对模型进行微调或使用其他技术来提高性能。