resnet45网络结构

抱歉，ResNet 中没有 ResNet45 这个网络结构，最接近的可能是 ResNet-50，它有50层深。ResNet-50 的网络结构主要包括一个输入层、一个卷积层、四个残差块和一个分类层。具体结构如下：

输入层：
- 输入数据：224x224x3的图像

卷积层：
- 卷积核大小：7x7
- 步长：2
- 填充方式：valid
- 输出大小：112x112x64

残差块：
- 每个残差块包含3个卷积层和1个跳跃连接
- 第一个卷积层：
- 卷积核大小：1x1
- 步长：1
- 填充方式：same
- 输出大小：与输入大小相同
- 第二个卷积层：
- 卷积核大小：3x3
- 步长：1
- 填充方式：same
- 输出大小：与输入大小相同
- 第三个卷积层：
- 卷积核大小：1x1
- 步长：1
- 填充方式：same
- 输出大小：与输入大小相同
- 跳跃连接：
- 如果输入和输出大小不同，则使用1x1卷积核调整大小
- 输出大小：与输入大小相同

分类层：
- 全局平均池化层
- 全连接层
- softmax激活函数

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使用Resnet 101 网络结构替换 Resnet 50 网络结构

可以使用Resnet 101网络结构替换Resnet 50网络结构，这样可以增加网络深度并且提升模型的性能。Resnet 101相比于Resnet 50，增加了更多的卷积层和残差块，可以更好地提取高级特征，提高模型的准确率。当然，使用更深的网络结构也会增加计算和存储开销，需要根据具体场景和硬件条件进行选择。

在jupyter notebook中使用Resnet 101 网络结构替换 Resnet 50 网络结构，请给出详细的代码替换过程

在使用Resnet 101替换Resnet 50的过程中，需要先下载相应的预训练模型权重参数，然后在代码中加载该模型，替换掉原来的Resnet 50模型即可。下面是详细的代码替换过程：

1. 安装相应的PyTorch和torchvision包

!pip install torch torchvision

2. 导入相关的包

import torch
import torchvision.models as models

3. 下载Resnet 101预训练模型权重参数

resnet101 = models.resnet101(pretrained=True)

4. 替换模型

# 替换最后一层全连接层
resnet101.fc = torch.nn.Linear(in_features=2048, out_features=1000, bias=True)

5. 测试新模型

# 加载测试数据
test_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 测试新模型
output = resnet101(test_input)
print(output.shape)

以上就是在jupyter notebook中使用Resnet 101网络结构替换Resnet 50网络结构的详细代码替换过程。需要注意的是，替换模型后需要重新训练模型或者fine-tune模型，以适应具体的场景和任务需求。