ResNet45代码解析

好的，下面我来解析一下这段代码。

首先，代码开头定义了一个列表 `__all__`，里面只包含了一个字符串 `"ResNet45"`，这个列表的作用是在调用模块的时候，可以通过 `from module import *` 的方式导入指定的符号，这里只导入了 `ResNet45` 这个类。

接下来是 `conv1x1` 和 `conv3x3` 两个函数，分别实现一个 $1\times1$ 和一个 $3\times3$ 的卷积层，这两个函数的输入参数包括输入通道数、输出通道数、步长、组数和膨胀率等。

然后是 `BasicBlock` 类，它包含了两个卷积层和一个残差连接。其中 `expansion` 是扩展系数，表示残差块中第二个卷积层输出的通道数与第一个卷积层相同还是扩展了几倍。`__init__` 方法中，首先调用父类的 `__init__` 方法进行初始化，然后定义了两个卷积层、两个 BN 层和一个 ReLU 层。在 `forward` 方法中，首先将输入保存到 `identity` 变量中，然后经过第一个卷积层、BN 层和 ReLU 层，再经过第二个卷积层和 BN 层，最后将输入和残差相加，并经过 ReLU 层输出。

接下来是 `ResNet45` 类，它是整个网络的主体部分，由多个 `BasicBlock` 组成。在 `__init__` 方法中，首先调用父类的 `__init__` 方法进行初始化，然后定义了一个卷积层、一个 BN 层、一个 ReLU 层和一个最大池化层。接着调用 `_make_layer` 方法构建了四个残差块，其中第一个残差块的输入通道数为 64，后面每个残差块的输入通道数都是前一个残差块输出通道数的 $2$ 倍。最后加上一个自适应平均池化层和一个全连接层，输出分类结果。

`_make_layer` 方法中，首先判断是否需要进行下采样，如果需要则定义了一个 1x1 的卷积层和一个 BN 层，用于将输入通道数转换为输出通道数。然后按照残差块的个数循环调用 `BasicBlock` 类构建残差块。

在 `forward` 方法中，先经过一个卷积层、BN 层和 ReLU 层，再经过一个最大池化层和四个残差块，最后经过一个自适应平均池化层、展平和一个全连接层输出分类结果。

总体来说，这个 ResNet45 的实现比较简洁清晰，代码结构也比较清晰易懂，适合初学者学习和理解。