resnet50网络

### ResNet50 神经网络模型结构

ResNet-50 是一种深度卷积神经网络，采用了残差学习框架来解决深层网络中的梯度消失和退化问题[^1]。该网络的核心组件是残差块（Residual Block），它允许信息绕过某些层直接传递给后续层。

#### 残差块设计原理
在网络中加入跳跃连接（Skip Connection），即从一层到另一层建立一条捷径路径，使输入可以直接加到更深层次的输出上。这样做的好处是可以缓解随着层数增加带来的优化困难，并有助于保持甚至提升较深网络的表现力[^2]。

具体来说，在每个残差单元内部执行的操作如下：

1. 输入经过一系列标准卷积操作；
2. 将原始输入与上述处理后的特征图相加以形成最终输出；

这种机制使得即使当权重更新不足以改变激活值时，仍可保留原有信号强度不变，从而有效防止了因过度抑制而导致的信息丢失现象发生。

import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1
    
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        
        # 定义两个连续的3x3卷积层
        self.conv1 = conv3x3(in_channels, out_channels, stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = conv3x3(out_channels, out_channels * self.expansion)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels * self.expansion)

        self.downsample = downsample
        
    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)

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

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

        return out

### 应用场景

由于其出色的性能表现以及良好的泛化能力，ResNet-50 已被广泛应用在图像分类、物体检测等多个领域内。特别是在ImageNet数据集上的优异成绩证明了这一点。此外，得益于PyTorch等开源库的支持，开发者能够轻松地加载预训练好的ResNet-50模型并应用于各种实际项目当中。

### 使用 PyTorch 实现 ResNet50 的简单例子

下面是一个简单的Python脚本片段展示如何利用 `torchvision` 加载预先训练过的ResNet-50模型来进行推理预测:

from torchvision import models
import torch

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

model = models.resnet50(pretrained=True).to(device)
model.eval()

# 假设我们有一个已经准备好用于测试的数据样本 input_tensor (形状为[C,H,W])
output = model(input_tensor.unsqueeze(0))  
predicted_class_idx = output.argmax().item()
print(f"Predicted class index: {predicted_class_idx}")