ResNet 深度学习教程

ResNet（残差网络）是一种深度学习架构，旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。以下是一些关于 ResNet 的基础教程内容。

什么是 ResNet？

ResNet 是一种具有残差学习的深度神经网络架构。它通过引入残差块来允许梯度直接传播，从而解决了深度神经网络训练中梯度消失和梯度爆炸的问题。

ResNet 的基本结构

ResNet 的基本结构包括多个残差块，每个残差块包含两个卷积层（可选的批量归一化和ReLU激活函数）和一个残差连接。

实践 ResNet

以下是一个简单的 ResNet 模型示例，您可以将其作为扩展阅读的起点。

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models


model = models.resnet50(pretrained=True)

# 使用模型进行预测
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)

残差块示例

以下是一个残差块的示例代码：

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.downsample = nn.Sequential()
        if in_channels != out_channels:
            self.downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.BatchNorm2d(out_channels),
            )

    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)
        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)
        out += identity
        out = self.relu(out)
        return out

相关资源

如果您想了解更多关于 ResNet 的信息，以下是一些推荐的资源：

希望这些内容能帮助您更好地理解 ResNet。如果您需要更多帮助，请访问我们的深度学习教程页面。

图片示例

ResNet50 网络结构图

ResNet50 结构图

残差块示例

残差块示意图