resnet 18搭建

ResNet-18是一个经典的深度残差网络，用于图像分类任务。下面是搭建ResNet-18的一般步骤：

1. 导入必要的库和模块，例如torch和torchvision。
2. 定义ResNet-18的基本模块，即残差块（Residual block）。一个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接（shortcut connection）组成。
3. 构建整个ResNet-18网络结构。ResNet-18由多个残差块组成，其中包括不同层数和通道数的卷积层。
4. 定义分类器层，将ResNet-18的输出特征映射转化为类别预测。
5. 初始化模型参数。
6. 定义损失函数，例如交叉熵损失函数。
7. 定义优化器，例如随机梯度下降（SGD）优化器。
8. 进行训练。将数据输入到ResNet-18模型中，计算损失并进行反向传播，更新模型参数。
9. 在测试集上评估模型性能。

请注意，上述步骤仅为一般搭建ResNet-18的流程，具体实现细节可能因不同的框架和库而有所不同。

相关问题

torch使用resnet18搭建图片识别模型，并使用本地的数据集

好的，我可以帮你解答这个问题。首先，你需要先安装PyTorch库。然后，你可以按照以下步骤使用ResNet18模型进行图像分类：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

2. 定义数据集的转换操作：

transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize((224, 224)),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

这里我们将图像大小调整为224x224，将其转换为张量并进行归一化。

3. 加载数据集：

trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data/train', transform=transform)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data/test', transform=transform)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=2)

这里我们假设数据集的文件夹结构如下：

data/
    train/
        class1/
            image1.jpg
            image2.jpg
            ...
        class2/
            image1.jpg
            image2.jpg
            ...
        ...
    test/
        class1/
            image1.jpg
            image2.jpg
            ...
        class2/
            image1.jpg
            image2.jpg
            ...
        ...

我们使用ImageFolder类加载数据集，这里我们有一个训练集和一个测试集。

4. 定义模型：

class ResNet18(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(ResNet18, self).__init__()
        self.resnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet.conv1(x)
        x = self.resnet.bn1(x)
        x = self.resnet.relu(x)
        x = self.resnet.maxpool(x)

        x = self.resnet.layer1(x)
        x = self.resnet.layer2(x)
        x = self.resnet.layer3(x)
        x = self.resnet.layer4(x)

        x = self.resnet.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)

        return x

这里我们定义了一个ResNet18的模型，并对最后一层进行了修改以适应我们的数据集。

5. 定义损失函数和优化器：

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

这里我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

6. 训练模型：

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 10 == 9:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
            running_loss = 0.0

在这里我们进行了10个轮次的训练，每个轮次中，我们遍历训练集并更新模型参数。

7. 测试模型：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

这里我们在测试集上验证模型的准确率。

希望这些步骤能够帮到你，祝好运！

PyTorch搭建ResNet18

好的，下面是一个简单的例子：

import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo


__all__ = ['ResNet', 'resnet18']


model_urls = {
    'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
}


def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1):
    """3x3 convolution with padding"""
    return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride,
                     padding=1, bias=False)


class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out


class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        self.inplanes = 64
        super(ResNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,
                               bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

    def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion,
                          kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),
            )

        layers = []
        layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample))
        self.inplanes = planes * block.expansion
        for i in range(1, blocks):
            layers.append(block(self.inplanes, planes))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)

        return x


def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-18 model.

    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], **kwargs)
    if pretrained:
        model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet18']))
    return model

这是一个标准的 ResNet18 的 PyTorch 实现，其中包括了 `BasicBlock` 和 `ResNet` 两个类，以及 `resnet18` 函数，用于构建 ResNet18 模型。你可以在 `ResNet` 类中自定义层数和其他参数，如 `num_classes`（分类数目）等。在 `resnet18` 函数中，你可以通过设置 `pretrained=True` 来加载预训练权重。