残差网络pytorch

残差网络是一种能够通过增加深度来提高准确率的神经网络模型。它使用了跳跃连接来缓解梯度消失问题，并且容易进行优化。在PyTorch中，我们可以使用代码实现残差网络。

以下是一个使用PyTorch实现残差网络的示例代码：

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

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(channels)
        
    def forward(self, x):
        residual = x
        out = F.relu(self.bn(self.conv1(x)))
        out = self.bn(self.conv2(out))
        out += residual
        out = F.relu(out)
        return out

class ResidualNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResidualNetwork, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5)
        self.mp = nn.MaxPool2d(2)
        self.rblock1 = ResidualBlock(16)
        self.rblock2 = ResidualBlock(32)
        self.fc = nn.Linear(512, 10)
        
    def forward(self, x):
        in_size = x.size(0)
        x = self.mp(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.rblock1(x)
        x = self.mp(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.rblock2(x)
        x = x.view(in_size, -1)
        out = self.fc(x)
        return out

model = ResidualNetwork()

在这个示例代码中，我们定义了一个`ResidualBlock`类来表示残差块，其中包含了两个卷积层和批标准化层。然后，我们定义了一个`ResidualNetwork`类，它包含了两个残差块和其他的卷积层、池化层和全连接层。最后，我们创建了一个`ResidualNetwork`对象作为我们的残差网络模型。

这是一个简单的残差网络模型，在实际应用中，你可以根据需要修改网络的结构和参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>