pytorch residual

引用中提供了一个用Pytorch实现残差神经网络模型的代码。首先需要导入相关的包，如torch、nn、transforms、datasets等。然后定义网络结构、损失函数和优化器等。接下来引用中的训练部分代码，通过循环迭代训练数据集，计算损失并进行反向传播和参数更新。在每个epoch结束后，打印出当前的损失。最后引用中的测试部分代码，计算模型在测试集上的准确率。通过对测试集的预测和真实标签进行比较，计算正确预测的数量，最后计算准确率并打印出来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Pytorch】残差神经网络（Residual Networks）](https://blog.csdn.net/daweq/article/details/127479966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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