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。

resnet18预训练模型的网络结构

ResNet-18是一种深度残差网络（Residual Network），由Kaiming He等人于2015年提出。它有18个卷积层，共约1100万个参数，主要用于解决深层神经网络训练过程中的梯度消失问题。

网络结构大致分为以下几个部分：

1. **基础块（Basic Block）**：这是ResNet的基本构建单元，包括两个3x3卷积层，第一个卷积层后通常会有一个ReLU激活函数，然后是一个跳跃连接（Skip Connection），使得输入可以直接传递到输出，避免了信息丢失。

2. **残差块（Residual Blocks）**：由多个基础块组成，通过堆叠这些块，网络能够更深而不会遇到梯度消失的问题。

3. **全局平均池化（Global Average Pooling）**：在最后一个卷积层后，应用全局平均池化来减小特征图的空间维度，转化为一维向量。

4. **全连接层（Fully Connected Layer）**：将全局平均池化的结果展平并馈送到一个全连接层，用于分类任务。

5. **softmax层**：最后的分类层，用于计算每个类别概率。

预训练的ResNet-18已经在ImageNet大型视觉识别挑战赛上进行了大量的训练，因此在各种计算机视觉任务上都能提供良好的初始权重，节省了从头开始训练的时间。