ResNet34网络结构

ResNet34是一种深度残差网络（Residual Network）结构，它以34层为基础。这个网络结构由残差块（Residual Block）组成，每个残差块内部有多个卷积层和批量归一化层，以及跳跃连接（Skip Connection）。

具体来说，ResNet34由多个残差块构成，其中包括三个阶段（stage）：第一阶段有一个7x7的卷积层，接着是一个最大池化层，然后是一系列的残差块；第二阶段有两个残差块；第三阶段也有两个残差块。

每个残差块内部的卷积层通常采用3x3的卷积核，用于提取特征。而跳跃连接将输入直接加到残差块的输出上，可以帮助信息更好地传递，并且缓解了梯度消失的问题。

ResNet34是ResNet系列中较小的一个，相比于更深的结构（如ResNet50、ResNet101等），它在一定程度上减少了参数数量和计算量，同时仍能获得较好的性能。

相关问题

resnet34网络结构图

ResNet34网络结构图如下:

1. Conv1: 输入通道为3，输出通道为64的卷积层，卷积核大小为7x7，步长为2，padding为3。
2. MaxPool: 最大池化层，池化核大小为3x3，步长为2，padding为1。
3. Conv2_x: 包含3个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元由2个3x3的卷积层组成，输出通道数为64。
4. Conv3_x: 包含4个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元的第一个卷积层的输出通道数为128，其余卷积层的输出通道数为64。
5. Conv4_x: 包含6个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元的第一个卷积层的输出通道数为256，其余卷积层的输出通道数为128。
6. Conv5_x: 包含3个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元的第一个卷积层的输出通道数为512，其余卷积层的输出通道数为256。
7. AvgPool: 平均池化层，池化核大小为7x7，步长为1。
8. Flatten: 将特征图展平为一维向量。
9. FC: 全连接层，输出通道数为1000，对应1000个类别的分类结果。

定义网络结构resnet34

ResNet34是一个深度残差网络，它包含34个层。该网络的基本结构是残差块，每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接。在每个残差块中，第一个卷积层的输出会被直接加到第二个卷积层的输出上，最终得到残差块的输出。ResNet34的输入是一张图片，输出是对该图片的分类结果。该网络的结构可参考以下代码：

import torch.nn as nn

class ResNet34(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(ResNet34, 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(64, 64, 3)
        self.layer2 = self._make_layer(64, 128, 4, stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(128, 256, 6, stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(256, 512, 3, stride=2)
        
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def _make_layer(self, in_channels, out_channels, blocks, stride=1):
        layers = []
        layers.append(BasicBlock(in_channels, out_channels, stride))
        for i in range(1, blocks):
            layers.append(BasicBlock(out_channels, out_channels))
        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

class BasicBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = x

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

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

        if self.stride != 1 or identity.size(1) != out.size(1):
            identity = nn.Conv2d(identity.size(1), out.size(1), kernel_size=1, stride=self.stride, bias=False)(identity)
            identity = nn.BatchNorm2d(out.size(1))(identity)

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

        return out