class ResNet(nn.Module):

这段代码定义了ResNet模型的整体架构。

ResNet模型是由多个基本块（残差块）组成的，其中每个基本块都是由多个卷积层、批归一化层和激活函数组成的。整个ResNet模型的基本结构如下：

1. 在ResNet的前面，通常会加上一个卷积层和批归一化层，用于对输入图像进行预处理。

2. ResNet模型由多个阶段（stage）组成，每个阶段包含多个基本块（残差块）。在每个阶段的开头，通常会对输入张量进行下采样（降低分辨率），以便与后续基本块的输出形状匹配。

3. 在每个阶段中，我们会用多个基本块（残差块）组成一个大的模块。在这个大的模块中，每个基本块的输入张量都是上一个基本块的输出张量。这个大的模块的输出张量也就是整个阶段的输出张量。

4. 最后，我们在ResNet的后面加上一个全局平均池化层和一个全连接层，用于将最后一个阶段的输出张量转换为最终的分类结果。

在ResNet模型中，每个基本块的结构都是相同的，因此我们可以通过定义一个基本块的类来简化模型的定义。具体实现细节可以参考ResNet中基本块的定义。

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class ResNet(nn.Module):完整代码

以下是一个简单的 ResNet 实现的完整 Python 代码：

import torch.nn as nn

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        
        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_channels != out_channels:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_channels)
            )
        
    def forward(self, x):
        out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.bn2(self.conv2(out))
        out += self.shortcut(x)
        out = nn.ReLU()(out)
        return out
    

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=10):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.in_channels = 64
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.layer1 = self.make_layer(block, 64, layers[0], stride=1)
        self.layer2 = self.make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self.make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self.make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)
        
    def make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1):
        layers = []
        layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride))
        self.in_channels = out_channels
        
        for i in range(1, blocks):
            layers.append(block(out_channels, out_channels))
        
        return nn.Sequential(*layers)
    
    def forward(self, x):
        out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.layer1(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.layer3(out)
        out = self.layer4(out)
        out = self.avg_pool(out)
        out = nn.Flatten()(out)
        out = self.fc(out)
        return out

这里实现了 ResNet18，但是根据需要，你可以调整块的数量来实现 ResNet34、ResNet50、ResNet101 和 ResNet152 等预训练模型。

class ResUp(nn.Module):

这是一个PyTorch的神经网络模块，用于上采样图像或特征图。其实现方式为ResNet中的上采样模块，通常用于图像分割或图像生成等任务中。以下是该模块的代码实现：

import torch.nn as nn

class ResUp(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride):
        super(ResUp, self).__init__()
        self.conv1 = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, output_padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.conv3 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels * 4, kernel_size=1, stride=1, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channels * 4)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.upsample = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels * 4, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels * 4)
        )

    def forward(self, x):
        identity = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)

        identity = self.upsample(identity)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out

该模块输入的张量shape为$[batch\_size, in\_channels, height, width]$，输出的张量shape为$[batch\_size, out\_channels * 4, height * stride, width * stride]$。其中，$stride$表示上采样的倍数。