resnet basicblock和bottleneck

ResNet中使用了两种不同的残差基础块：BasicBlock和Bottleneck。BasicBlock在resnet18和resnet34中使用，它的输入输出通道数都为64，残差基础块中包含两个3×3卷积层。而Bottleneck在resnet50、resnet101和resnet152中使用，它的输入输出通道数都为256，残差基础块中使用了1×1卷积层来降低参数量，并进一步减少算力消耗。因为更深的网络对显存和算力的要求更高，在算力有限的情况下，使用Bottleneck可以更好地平衡网络性能和资源消耗。

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def _resnet( block: Type[Union[BasicBlock, Bottleneck]], layers: List[int], weights: Optional[WeightsEnum], progress: bool, **kwargs: Any, ) -> ResNet: if weights is not None: _ovewrite_named_param(kwargs, "num_classes", len(weights.meta["categories"])) model = ResNet(block, layers, **kwargs) if weights is not None: model.load_state_dict(weights.get_state_dict(progress=progress, check_hash=True)) return model _COMMON_META = { "min_size": (1, 1), "categories": _IMAGENET_CATEGORIES, }

这段代码中的 `_resnet` 函数实现了一个 ResNet 网络的加载过程，其中 `ResNet` 类是一个 ResNet 网络的实现，`weights` 参数是用于加载预训练模型的权重，`progress` 参数用于控制是否显示下载进度条，`kwargs` 参数是一些其他的网络参数。函数会根据是否有预训练模型的权重来决定是否修改网络的输出类别数，然后返回加载好权重的模型。

此外，代码中还定义了一个 `_COMMON_META` 字典，用于存储一些常用的元数据信息，如图片的最小尺寸和类别信息。

blocks_dict = { 'BASIC': BasicBlock, 'BOTTLENECK': Bottleneck }

这是一个字典，其键是字符串 'BASIC' 和 'BOTTLENECK'，其值分别是 BasicBlock 和 Bottleneck 类的引用。这通常用于在深度学习模型中选择不同类型的基本块，比如 ResNet 中的基本块可以选择 BasicBlock 或 Bottleneck。通过使用这个字典，可以方便地在模型中指定使用哪种基本块。