基于pytorch写一个残差20的网络，并详细说明一下

好的，下面是基于 PyTorch 实现的残差网络 ResNet-20 的代码以及详细说明。

首先，导入必要的 PyTorch 库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

然后定义 ResNet-20 的基本块 ResBlock，该块由两个卷积层和一个跳跃连接组成：

class ResBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(ResBlock, 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)
        
        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)
            )
        else:
            self.shortcut = nn.Sequential()
    
    def forward(self, x):
        residual = x
        
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.bn2(self.conv2(out))
        out += self.shortcut(residual)
        out = F.relu(out)
        
        return out

其中，in_channels 表示输入特征图的通道数，out_channels 表示输出特征图的通道数，stride 表示卷积层的步长。在 __init__ 函数中，我们定义了两个卷积层和 BN 层，同时根据输入和输出通道数以及步长是否为 1 来决定是否需要使用跳跃连接。在 forward 函数中，我们首先将输入特征图 x 保存到 residual 变量中，然后对输入特征图通过两个卷积层和 BN 层得到输出特征图 out，并将其与跳跃连接的结果相加，最后通过 ReLU 函数得到最终的输出特征图。

接下来定义 ResNet-20 模型，该模型由多个 ResBlock 和一个全局平均池化层和一个全连接层组成：

class ResNet20(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(ResNet20, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.layer1 = self.make_layer(16, 16, 3, stride=1)
        self.layer2 = self.make_layer(16, 32, 3, stride=2)
        self.layer3 = self.make_layer(32, 64, 3, stride=2)
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(64, num_classes)
    
    def make_layer(self, in_channels, out_channels, num_blocks, stride):
        layers = []
        layers.append(ResBlock(in_channels, out_channels, stride))
        for i in range(num_blocks - 1):
            layers.append(ResBlock(out_channels, out_channels, 1))
        return nn.Sequential(*layers)
    
    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.layer1(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.layer3(out)
        out = self.avg_pool(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        
        return out

其中，num_classes 表示分类的类别数。在 __init__ 函数中，我们定义了第一个卷积层和 BN 层，以及三个 ResBlock 块，其中每个块中包含多个 ResBlock 以及相应的跳跃连接。在 forward 函数中，我们首先对输入特征图通过第一个卷积层和 BN 层得到输出特征图 out，然后通过三个 ResBlock 块得到更加抽象的特征图，最后通过全局平均池化层将特征图转换为一维向量，然后通过一个全连接层将其映射到分类的类别数上。

最后，我们可以使用以下代码来实例化 ResNet-20 模型：

model = ResNet20(num_classes=10)

以上就是基于 PyTorch 实现的 ResNet-20 模型的代码和说明。