pytorch resnet50

ResNet50是一种深度卷积神经网络，它是ResNet系列网络中的一种，共有50层。ResNet50采用了残差网络块（Residual）的设计，通过让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接，隔层相连，弱化每层之间的强联系，解决了退化问题。在实际落地项目中，很多都是基于ResNet50作出伟大成就的。在PyTorch中，可以通过调用torchvision.models.resnet50()函数来使用ResNet50模型。