resnet18的结构和预训练权重

ResNet18是一种深度卷积神经网络，它的结构包括18个卷积层和全连接层。其中，前16个卷积层是残差块，每个残差块包括两个卷积层和一个跳跃连接，最后两个卷积层用于分类。ResNet18的结构如下：


ResNet18的预训练权重可以在PyTorch中通过预训练模型库进行下载，也可以在其他深度学习框架中下载。在PyTorch中，可以使用以下代码下载ResNet18的预训练权重：

import torch
import torchvision.models as models

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

相关问题

resnet50作为预训练权重文件如何修改模型结构

如果你想要使用预训练的 ResNet50 模型，但想要修改其结构，可以使用以下步骤：

1. 加载预训练的 ResNet50 模型，可以使用 Keras 中的 `ResNet50` 函数来加载。示例代码如下：

from keras.applications.resnet50 import ResNet50

# 加载预训练的 ResNet50 模型
resnet = ResNet50(weights='imagenet')

2. 获取模型的各层，并根据需要修改其结构。可以使用 `model.layers` 来获取所有层，然后使用 Keras 的层函数修改层的属性。示例代码如下：

from keras.layers import Dense

# 获取模型的倒数第二层
x = resnet.layers[-2].output

# 添加一个新的 Dense 层
x = Dense(1024, activation='relu')(x)

# 添加一个新的输出层
output = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

3. 创建一个新模型，将修改后的层添加到新模型中。示例代码如下：

from keras.models import Model

# 创建一个新模型
model = Model(inputs=resnet.input, outputs=output)

这样，你就可以使用修改后的模型进行训练或推理了。

resnet34预训练权重文件

### 下载 ResNet34 预训练权重文件

对于希望下载并使用 PyTorch 中的 ResNet34 预训练模型的情况，官方渠道提供了便捷的方法来获取这些预训练权重。可以直接通过 PyTorch 自带的功能在线加载最新的预训练参数，而无需手动下载外部链接上的 `.pth` 文件。

如果确实需要本地保存或离线环境中使用的预训练权重文件，则可以从可信源处获得对应的 `.pth` 文件。值得注意的是，不同版本框架之间可能存在差异，因此建议优先考虑官方支持的方式。

#### 使用 PyTorch 官方方法自动加载 ResNet34 预训练权重

最简单可靠的做法是利用 PyTorch 提供的 torchvision 库直接加载带有 ImageNet 数据集上预训练过的 ResNet34 模型：

import torch
from torchvision import models

model = models.resnet34(pretrained=True)

这段代码会自动从互联网下载必要的权重文件到默认缓存目录下，并完成模型实例化过程[^1]。

#### 手动下载 ResNet34 预训练权重文件

当无法联网或者想要提前准备好所需资源时，可以访问如下 GitHub 地址找到由社区维护者上传的 ResNet34 权重文件：
- [PyTorch Official Model Zoo](https://github.com/pytorch/vision/tree/main/torchvision/models)

在这个页面中查找 resnet34 对应的部分，通常会有类似 `resnet34-xxx.pth` 这样的文件名可供点击下载。确保所选链接指向的是针对 PyTorch 版本优化后的二进制格式(.pth)，而不是其他框架专用的数据结构[^2]。

一旦获得了本地存储的 .pth 文件之后，可以通过下面这种方式将其应用到自定义构建的 ResNet34 实例之上：

import torch
from torchvision.models import resnet34

# 假设已有一个名为 'path_to_resnet34_weight_file.pth' 的路径变量指向目标 pth 文件位置
state_dict = torch.load('path_to_resnet34_weight_file.pth')
model = resnet34()
model.load_state_dict(state_dict)

上述代码片段展示了如何读取预先准备好的权重字典对象并通过 `load_state_dict()` 方法赋值给新的模型实例[^4]。