resnet模型代码

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，由Kaiming He等人于2015年提出，主要用于解决深度学习训练过程中的梯度消失和过拟合问题。它的核心思想是在网络中引入残差块（residual block），使得信息可以更容易地从输入层传播到输出层，无需经过那么多层直接进行跳跃。

以下是简单的ResNet模型代码结构概述（这里使用的是PyTorch框架的伪代码）：

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.shortcut = (nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride),
            nn.BatchNorm2d(out_channels)
        ) if stride != 1 or in_channels != out_channels else nn.Identity())

    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)

        return self.relu(out + self.shortcut(residual))

# 示例创建一个基本的ResNet-18模型
def create_resnet18(num_classes):
    model = nn.Sequential(
        ... # 初始化一系列的ResidualBlock，并连接起来形成整个网络
        nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
        nn.Flatten(),
        nn.Linear(512, num_classes) # 最后的全连接层，512是ResNet的一个常用输出通道数
    )
    return model