resnet50源码

ResNet50是一种深度卷积神经网络模型，由Microsoft Research团队于2015年提出，主要用于图像识别任务，特别是在ImageNet数据集上取得了显著的性能。它的核心创新点在于引入了残差块（Residual Block），这种结构能够解决深层网络训练过程中的梯度消失和过拟合问题。

ResNet50源码通常是在深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或Keras等开源库中实现的。以PyTorch为例，你可以在GitHub上找到官方的torchvision库，其中就包含了ResNet50模型的实现：

import torch
from torchvision.models import resnet50

model = resnet50(pretrained=True) # 加载预训练权重

在这个例子中，`pretrained=True`表示模型已经被预先在大规模数据集上进行了训练，可以直接用于特征提取或微调。如果你想要查看源码，你可能会看到类似于卷积层、残差块、池化层以及全局平均池化这样的组件，并且会有一个前向传播函数来处理输入数据。