resnet pytorch CIFAR10分类

ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络模型，由Kaiming He等人于2015年提出，尤其在解决深度学习训练中的梯度消失和过拟合问题上非常有效。它通过引入残差块（Residual Blocks），使得网络能够更容易地学到深层次特征。

在PyTorch中，如果你想使用ResNet对CIFAR-10数据集进行图像分类，你可以遵循以下步骤：

1. **安装依赖**：首先确保你已经安装了PyTorch库。如果你还没有安装，可以使用pip安装：

   pip install torch torchvision

2. **导入必要的模块**：

   import torch
   from torch import nn
   from torchvision.models.resnet import resnet18, ResNet, BasicBlock
   from torchvision import transforms, datasets

3. **预处理CIFAR-10数据**：

   transform = transforms.Compose([
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
   ])

   train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
   test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
   test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

4. **构建ResNet模型**：
- 使用`resnet18`作为基础模型，也可以自定义更深的ResNet版本，如resnet34、resnet50等：

   model = resnet18(pretrained=True)  # 如果需要迁移学习，可以设置pretrained=True
   num_classes = 10  # CIFAR-10有10个类别
   model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)  # 修改最后的全连接层

5. **训练模型**：

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model.to(device)

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

   for epoch in range(num_epochs):
       # 训练...
       # 测试...

6. **评估和保存模型**：
训练完成后，你可以通过测试集评估模型性能，并将模型保存以便后续使用。