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。