resnet18代码tensorflow

以下是使用 TensorFlow 实现 ResNet-18 的示例代码：

import tensorflow as tf

def conv_block(inputs, filters, kernel_size, strides, padding='same', activation=True):
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding)(inputs)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
    return x

def identity_block(inputs, filters, kernel_size):
    x = conv_block(inputs, filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=1)
    x = conv_block(x, filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, activation=False)
    x = tf.keras.layers.add([x, inputs])
    x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
    return x

def resnet18(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=1000):
    inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)

    # stage 1
    x = conv_block(inputs, filters=64, kernel_size=7, strides=2)

    # stage 2
    x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding='same')(x)
    x = identity_block(x, filters=64, kernel_size=3)
    x = identity_block(x, filters=64, kernel_size=3)

    # stage 3
    x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding='same')(x)
    x = identity_block(x, filters=128, kernel_size=3)
    x = identity_block(x, filters=128, kernel_size=3)

    # stage 4
    x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding='same')(x)
    x = identity_block(x, filters=256, kernel_size=3)
    x = identity_block(x, filters=256, kernel_size=3)

    # stage 5
    x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding='same')(x)
    x = identity_block(x, filters=512, kernel_size=3)
    x = identity_block(x, filters=512, kernel_size=3)

    # final stage
    x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)

在此示例中，我们定义了三个辅助函数：

- `conv_block`：实现卷积层、批量归一化和 ReLU 激活函数。
- `identity_block`：实现 ResNet 的恒等块。
- `resnet18`：实现 ResNet-18 模型，它由一个卷积层、4 个恒等块和一个全局平均池化层组成。

在 `resnet18` 函数中，我们首先定义输入层，然后添加一个卷积层和批量归一化层。接下来，我们按照 ResNet 的结构，添加 4 个恒等块。最后，我们添加一个全局平均池化层和一个输出层，以便对输入进行分类。

您可以使用以下代码来编译和训练模型：

model = resnet18()
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)

请注意，我们使用 `categorical_crossentropy` 作为损失函数，因为我们的目标是多类别分类。您可以根据您的需求更改此设置。