ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是一种深度神经网络架构，旨在解决深层网络训练中出现的梯度消失和梯度爆炸问题。本教程将介绍ResNet的基本概念、结构以及如何使用。

ResNet 简介

ResNet是由微软研究院的何恺明等人于2015年提出的一种深度神经网络架构。该架构通过引入残差学习（Residual Learning）的概念，使得网络可以训练得更深，同时提高了网络的准确率。

ResNet 结构

ResNet的主要思想是将网络分解成多个残差块，每个残差块包含两个卷积层，并通过跳跃连接（Skip Connection）连接前后两层。跳跃连接的作用是直接将输入数据加到输出数据上，从而避免了梯度消失的问题。

以下是一个ResNet的基本结构示例：

Input -> Conv1 -> BN1 -> ReLU -> Conv2 -> BN2 -> ReLU -> Skip Connection -> Conv3 -> BN3 -> ReLU -> Output

ResNet 实例化

以下是一个使用PyTorch框架实现ResNet的示例：

import torch
import torch.nn as nn

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
        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.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

    def _make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1):
        strides = [stride] + [1] * (blocks - 1)
        layers = []
        for stride in strides:
            layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride))
            self.in_channels = out_channels * block.expansion
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

扩展阅读

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