class ResNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=32): super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = nn.Sequential( ResNetBlock(64, 64), ResNetBlock(64, 64), ResNetBlock(64, 64) ) self.layer2 = nn.Sequential( ResNetBlock(64, 128), ResNetBlock(128, 128), ResNetBlock(128, 128) ) self.layer3 = nn.Sequential( ResNetBlock(128, 256), ResNetBlock(256, 256), ResNetBlock(256, 256) ) self.layer4 = nn.Sequential( ResNetBlock(256, 512), ResNetBlock(512, 512), ResNetBlock(512, 512) ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, num_classes) 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 解释该代码
时间: 2023-06-13 13:08:21 浏览: 150
ResNet50是一种经典的深度学习神经网络架构,通常用于图像分类任务
这段代码定义了一个 ResNet 模型,用于图像分类任务,包括以下几个部分:
1. 初始化函数 `__init__` 中,定义了模型的各个层,包括了卷积层、Batch Normalization 层、ReLU 激活函数、最大池化层、ResNetBlock 残差块、自适应平均池化层和全连接层。
2. `forward` 函数中,定义了模型的前向传播过程,将输入的图像数据经过一系列的卷积、池化和残差块的操作后,经过自适应平均池化层将特征图变成一个固定大小的向量,最后通过全连接层映射成分类结果。
3. 该模型使用了 ResNetBlock 残差块,用于解决深度网络中的梯度消失问题,每个残差块中包含了两个卷积层和一个跳跃连接,保证了信息的流动和梯度的稳定。
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