resnet18原理

resnet原理ResNet，即残差网络，是2015年Kaiming He等人提出的一种深度卷积神经网络架构。

它是卷积神经网络架构里面最流行的一种，主要用于图像识别领域。

它提出了一种架构，在深度层数达到一定程度的情况下，能够解决深度卷积神经网络（DNN）的梯度弥散问题，使得计算机能够训练更深层次的网络，表现出更高的性能。

ResNet的架构设计的关键在于残差模块（Residual Module）。

该模块有一个较少层数的网络块，其中包含了BN（batch normalization），RELU和convolution。

同时，它引入了一个“残差”（residual）连接，用来跳过这个网络块，将输入和输出直接连接起来。

这样，在计算图中，残差模块的输出就等于输入的和。

残差模块的设计非常巧妙，它允许梯度反向传播在深度网络中更有效地传播，也能够有效地解决梯度消失问题。

ResNet中，残差模块有多个版本，包括ResNet v1，ResNet v2等等。

ResNet v1中，残差模块由两个3x3的卷积核组成，输出通道数和输入通道数相同，步长均为1，残差模块中没有池化层。

ResNet v2中，残差模块由三个3x3的卷积核组成，输出通道数与输入通道数相同，步长均为1，残差模块中的池化层。

另外，Kaiming He等人在ResNet中引入了一种称为“瓶颈”（bottleneck）的架构，它能够有效地减少参数的数量，同时保存输出特征向量的维度。

在ResNet中，残差模块可以被重复使用，这就是ResNet可以支持任意深度的原因。

ResNet的架构确实是一种重大突破，因为它支持更深的网络层数，这种方法帮助得到了更准确的结果。

目前，ResNet的架构已经被应用到许多CNN任务，其中包括图像分类、目标检测和语义分割等，取得了很大的成功。

总而言之，ResNet的架构是一种十分有效的深度神经网络，它由残差模块组成，其中包含了BN、RELU和Convolution，它使用了瓶颈结构来减少参数数量，也可以支持任意深度的网络，取得了很大的成功。

resnet-18基本模型的概念ResNet-18 是一种深度残差网络（Residual Network），被广泛用于计算机视觉任务中的图像分类问题。

它是由微软研究院的研究员提出的，并在 ImageNet 数据集上取得了很好的性能。

ResNet-18 的基本模型概念如下：1. 深度残差网络：传统的深度卷积神经网络在网络加深时会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致网络难以训练。

为了解决这个问题，ResNet 引入了残差学习的概念。

残差模块通过添加跳跃连接（shortcut connection）的方式，将输入直接加到输出上，保持了网络层的恒等映射。

这种设计使得网络能够更容易地学习到残差，从而提高了网络的训练效果和深度。

2. 基础模块：ResNet-18 由多个基础模块组成，每个基础模块包含两个卷积层。

输入通过一个卷积层经过卷积操作后，再经过另一个卷积层得到输出。

为了保持维度一致，卷积层的卷积核尺寸为3x3，padding 设置为1。

两个卷积层之间包含一个Batch Normalization 层和一个 ReLU 激活函数。

这个基础模块的设计使得特征图的大小和深度都保持不变。

3. 池化层：在基础模块之间，ResNet-18 使用池化层进行空间尺寸的降采样。

在 ResNet-18 中，池化层采用的是最大池化操作，池化核大小为2x2，步幅为2。

通过池化操作，能够减小特征图的尺寸，从而加速计算，并提高空间不变性。

4. 全局平均池化层：最后一个基础模块之后，ResNet-18 使用一个全局平均池化层对特征图进行降维。

全局平均池化层将特征图的每个通道的所有元素求平均值，得到每个通道的一个数值。

通过这个操作，可以将特征图的空间信息转化为全局的特征向量，从而减少参数数量和计算量。

5. 全连接层和分类器：在全局平均池化层之后，ResNet-18 使用一个全连接层将特征向量映射为分类个数相同的向量。

然后，通过softmax 激活函数将这个向量转化为类别概率分布，用于分类任务的预测。

resnet模型原理ResNet模型原理引言：ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络模型，由何凯明等人在2015年提出。

它在ImageNet图像分类任务中取得了优异的成绩，并且在深度学习领域引起了广泛关注。

本文将介绍ResNet模型的原理，并探讨它为什么能够有效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。

一、深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题在深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐减小，导致梯度消失问题。

这使得深度网络的训练变得困难，因为较小的梯度无法有效地更新网络参数。

另一方面，梯度也可能变得非常大，导致梯度爆炸问题。

这种情况下，网络参数的更新可能会非常不稳定，导致训练过程无法收敛。

二、残差学习和ResNet模型的思想ResNet模型通过引入残差学习的概念，有效地解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

残差学习的思想是，网络的输入和输出之间的差异可以通过添加一个残差块来学习。

残差块是由一个跳跃连接和两个卷积层组成，其中跳跃连接直接将输入连接到输出，绕过了卷积层的计算。

三、ResNet模型的网络结构ResNet模型采用了深度残差网络的结构，其中包含多个残差块。

每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。

在训练过程中，网络通过反向传播来更新参数，使得残差块的输入和输出之间的差异最小化。

这样，网络可以通过学习残差来逐渐逼近真实的函数。

四、ResNet模型的优势相比传统的深度神经网络模型，ResNet模型具有以下优势：1. 解决梯度消失和梯度爆炸问题：通过引入残差学习的概念，ResNet模型能够有效地解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络的训练更加稳定和有效。

2. 提高网络的收敛速度：由于残差块中的跳跃连接，信息可以更快地传递到后续层，从而加快网络的收敛速度。

3. 减少参数量：相比传统的深度网络模型，ResNet模型通过跳跃连接可以减少网络中的参数量，减少了模型的复杂度，降低了过拟合的风险。

resnet18的详细原理宝子！今天咱就来唠唠ResNet18这个超酷的玩意儿的原理。

ResNet18是一种深度学习中的神经网络架构哦。

你可以把它想象成一个超级复杂又超级智能的小怪兽。

这个小怪兽的目标呢，就是处理各种各样的数据，就像我们人类处理各种信息一样。

那它的结构是啥样的呢？它是由好多层组成的。

这些层就像是小怪兽的身体器官，每一层都有自己独特的功能。

比如说卷积层，这就像是小怪兽的眼睛，专门用来提取图像或者数据中的特征。

卷积层会在数据上滑动一个小小的窗口，就像我们拿个放大镜在一幅画上一点点看细节一样，通过这种方式把数据里隐藏的那些特征给找出来。

然后呢，还有池化层。

这池化层呀，就像是小怪兽的过滤器。

它会把那些不重要的信息给过滤掉，只留下最关键的部分。

比如说一幅图像里有好多好多颜色相近的小点点，池化层就会把这些小点点整合一下，让图像变得更简洁，这样小怪兽就能更轻松地处理这些数据啦。

ResNet18还有一个特别厉害的地方，就是它的残差连接。

这残差连接就像是小怪兽的秘密通道。

正常情况下，数据在神经网络里一层一层地走，就像我们走楼梯一样，一层一层往上爬。

但是有时候，爬着爬着可能就会丢失一些信息，就像我们爬楼梯不小心掉了东西一样。

这个残差连接呢，就相当于给数据开了个小捷径。

它允许数据直接跳过一些层，把之前的信息保留下来，这样就不会丢失太多有用的东西啦。

你想啊，如果没有这个残差连接，数据在经过好多好多层的处理之后，可能就变得面目全非了，那些原本很重要的特征可能就找不到了。

但是有了这个秘密通道，数据就可以把自己原本的样子保留一部分，然后再和经过处理之后的样子结合起来，这样就既能得到新的特征，又不会忘记自己的老本啦。

再说说它的全连接层吧。

全连接层就像是小怪兽的大脑中枢。

前面那些层提取出来的特征，最后都会汇总到全连接层这里。

全连接层会根据这些特征来做出最后的判断，就像我们大脑根据眼睛看到的、耳朵听到的各种信息来做出决定一样。

resnet18模型结构组成及原理ResNet18模型是深度学习领域中应用广泛的卷积神经网络模型，它在2015年由何凯明等人提出，并在ImageNet图像分类竞赛中取得了优秀的成绩。

本文将详细介绍ResNet18模型的结构组成和原理。

1. 引言ResNet（Residual Network）的主要贡献在于解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，通过引入残差跳跃连接（residual skip connections）。

这种连接方式允许信息在网络层之间直接传递而不会丢失，使得更深的网络可以更容易地被优化。

2. 结构组成ResNet18模型由多个残差块（residual blocks）组成，每个残差块由两个卷积层、批归一化层（batch normalization）和残差跳跃连接组成。

2.1 基本残差块基本残差块是ResNet18的基本构建单元。

它由两个卷积层和一个残差跳跃连接组成，它的输入通过两个3x3的卷积层进行卷积操作，并且每个卷积层后面都有一个批归一化层。

然后将两个卷积层的结果与输入通过残差跳跃连接相加，再经过一个ReLU激活函数。

这个过程保持了特征图的尺寸不变，并在更深层次提供了更多的特征表征能力。

2.2 残差跳跃连接残差跳跃连接是通过添加一个从输入层到输出层的直接连接来实现。

这个连接允许信息直接通过网络传递，避免信息的损失。

在ResNet18模型中，残差跳跃连接是通过将输入与卷积层的输出相加来实现，然后再通过ReLU激活函数。

这种连接方式能够帮助网络更好地适应更深的层次结构，提高网络的性能。

3. 网络架构ResNet18模型的网络架构由多个残差块组成，其中每个残差块由两个卷积层、一个批归一化层和一个残差跳跃连接组成。

在整个网络中，卷积层使用3x3的滤波器，步长为1，填充为1，以保持特征图的尺寸不变。

网络的最后一层是全局平均池化层，用于将特征图池化成一个固定大小的特征向量。

最后，将池化后的特征向量输入到全连接层进行分类。

在使用ResNet-18模型进行图像分类任务时，通常需要对输入图像进行一些预处理操作。

这些预处理参数通常包括图像的尺寸调整、归一化和标准化等。

1.图像尺寸调整：ResNet-18模型通常要求输入的图像尺寸为224x224像素。

因此，
在预处理阶段，需要将输入图像调整为这个固定的尺寸。

可以使用图像处理库（如OpenCV或PIL）中的resize()函数来实现。

2.归一化：在将图像输入到ResNet-18模型之前，需要对其进行归一化操作。

常见的
做法是将图像的像素值从[0, 255]范围归一化到[0, 1]范围。

可以通过除以255来实现归一化。

3.标准化：为了进一步改善模型的训练效果，可以对图像进行标准化处理。

常见的做
法是使用图像均值和标准差进行标准化。

这些均值和标准差可以根据所使用的数据集计算得到，也可以使用已经预先计算好的数值。

综上所述，对于ResNet-18模型的预处理参数，通常包括图像尺寸调整为224x224像素、归一化到[0, 1]范围，以及可选的标准化操作。

pytorch中的restnet18模型结构1. 引言1.1 概述在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种非常有效的模型架构，能够处理图像和其他类型的数据。

然而，由于传统的CNN模型存在信息丢失和梯度消失等问题，在处理更深网络时会出现性能下降的情况。

为了解决这些问题，Microsoft Research Asia团队提出了残差网络（Residual Network，简称ResNet），其中RestNet18就是其中之一。

1.2 文章结构本文将详细介绍PyTorch中的ResNet18模型结构。

首先，我们将对RestNet18的网络结构进行深入分析，探讨其各个组件和层的作用。

接着，我们将讨论RestNet18具有的特点和优势，并着重介绍其在计算机视觉领域中的应用案例。

最后，我们将总结本文所述内容并给出结论。

1.3 目的本文旨在帮助读者全面了解RestNet18模型结构及其在PyTorch框架中的实现。

通过对RestNet18进行全面解析，读者可以更好地理解该模型如何处理图像数据、优化梯度流动以及提高计算性能。

此外，还将介绍RestNet18的应用领域，使读者对该模型在计算机视觉领域中的潜力有更深入的了解。

2. RestNet18模型结构RestNet18是一个非常经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型，它在深度学习领域中具有重要的地位。

该模型是由微软亚洲研究院提出的，在PyTorch框架中被广泛应用。

RestNet18模型结构主要由多个基础组件堆叠而成，其中最主要的组件是残差块（Residual Block）。

残差块通过引入跳跃连接（Shortcut Connection）来解决深层网络退化问题，使得网络能够更好地训练和优化。

RestNet18整体结构相对较简单，适合用于图像分类等任务。

一、介绍Python是一种高级编程语言，常用于构建各种类型的应用程序和工具。

ResNet18是一种深度学习模型，常用于图像识别和分类任务。

本文将介绍如何使用Python和ResNet18模型构建数据集并进行训练。

二、准备工作1. 安装Python环境：首先需要在计算机上安装Python环境，推荐使用Anaconda发行版，其中包含了许多用于数据科学和机器学习的工具和库。

2. 安装PyTorch：PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以通过Anaconda的命令行安装PyTorch。

3. 准备数据集：准备一个包含有标记的图像数据集，用于训练和测试模型。

三、构建数据集1. 导入必要的库：使用Python的import语句导入所需的库，包括PyTorch和相应的数据处理库。

2. 定义数据转换：使用PyTorch提供的数据转换函数对图像数据进行预处理，包括缩放、裁剪、旋转等操作。

3. 加载数据集：使用PyTorch的Dataset和DataLoader类加载图像数据集，可以指定批处理大小、数据加载方式等参数。

四、构建模型1. 导入ResNet18模型：使用PyTorch提供的预训练模型库导入ResNet18模型，可以在PyTorch冠方全球信息站上找到相应的教程和文档。

2. 修改最后一层：由于ResNet18模型的最后一层是全连接层，输出与任务相关的类别数量，因此需要修改最后一层以适应自定义的数据集。

五、模型训练1. 定义损失函数：选择合适的损失函数，常用的包括交叉熵损失和均方误差损失。

2. 定义优化器：选择合适的优化器，常用的包括SGD、Adam等。

3. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，可以指定训练轮数、学习率、优化器参数等。

六、模型评估1. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，计算模型在测试集上的准确率、精度、召回率等评价指标。

2. 可视化结果：使用Matplotlib等数据可视化库对模型在测试集上的表现进行可视化，可以绘制混淆矩阵、ROC曲线等。

resnet18预训练摘要：一、resnet18 简介1.ResNet 的发展历程2.ResNet18 的设计理念和特点二、resnet18 预训练的意义1.预训练的作用和优势2.resnet18 作为预训练模型的适用场景三、resnet18 预训练方法1.预训练任务的选择2.数据集的选择和处理3.训练策略和超参数调整四、resnet18 预训练的应用案例1.迁移学习在特定任务上的应用2.微调策略在特定任务上的表现五、resnet18 预训练的优缺点分析1.优点2.缺点六、总结和展望1.resnet18 预训练的成果总结2.未来研究方向和挑战正文：ResNet 是一种深度残差网络，由何恺明等人提出，以其优秀的性能和广泛的应用而闻名。

ResNet18 是ResNet 的一个变种，相比于更深的ResNet50 和ResNet101，ResNet18 在保持较高准确率的同时，参数量和计算成本都较低，因此更适合在资源有限的环境下使用。

在深度学习领域，预训练模型已经成为一种主流趋势。

预训练，即在大规模无标注数据上进行训练，可以使得模型学习到更加泛化的特征表示，从而在特定任务上只需要较少的标注数据就能取得良好的性能。

ResNet18 作为一种优秀的网络结构，自然也可以作为预训练模型使用。

预训练ResNet18 的方法通常包括选择预训练任务、选择数据集以及调整训练策略和超参数等步骤。

常见的预训练任务包括图像分类、目标检测和语义分割等，可以根据具体任务需求进行选择。

数据集方面，可以选择ImageNet 等大规模图像数据集，也可以选择特定领域的数据集进行预训练。

在预训练ResNet18 之后，我们可以利用迁移学习等技术，将预训练模型在特定任务上进行微调，以在有限的数据下取得更好的性能。

例如，在医疗图像分析任务上，预训练的ResNet18 可以作为特征提取器，通过在少量标注数据上进行微调，就能取得显著的性能提升。

总的来说，预训练ResNet18 是一种有效的模型训练策略，可以在保持模型性能的同时，降低训练成本和时间。

resnet精读随着机器学习和深度学习的迅速发展，人工智能领域也涌现出众多的卓越算法和模型。

其中，ResNet（残差网络）作为一个划时代的网络结构，在图像分类、目标检测和图像分割等领域取得了巨大的成功。

本文将对ResNet模型进行精读，详细介绍其背后的原理和关键特点。

一、引言ResNet（残差网络）是由何凯明等人于2015年提出的一种深度神经网络模型，在当时引起了广泛的关注和讨论。

相较于传统的深度卷积神经网络，ResNet通过引入残差块的概念，解决了网络退化的问题，使得网络的深度更灵活、训练更加容易收敛。

其在ILSVRC 2015图像分类任务中取得了第一名的成绩，引起了学术界和工业界对深度残差网络的重视。

二、ResNet的结构ResNet的核心思想是引入了残差块（Residual Block），通过跳跃连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，从而使网络更容易学习到残差部分。

具体来说，ResNet由多个残差块组成，每个残差块中包含了多个卷积层和批归一化层。

而每个残差块中的输出结果会与输入结果进行相加，从而得到最终的输出。

三、残差块的设计残差块是ResNet中的核心组成单元，其中又分为普通残差块和瓶颈残差块两种类型。

普通残差块主要由两个3x3大小的卷积层组成，每个卷积层后面都会接一个批归一化层和激活函数。

而瓶颈残差块则由一个1x1大小的卷积层、一个3x3大小的卷积层和一个1x1大小的卷积层构成。

瓶颈残差块主要的作用是减少了计算量，提高了网络的效率和精度。

四、深度残差网络的训练深度残差网络的训练主要使用了常规的梯度下降和反向传播算法。

与传统的训练方式相比，ResNet在训练过程中加入了快捷路径，使得信息可以更加容易地流经整个网络。

此外，ResNet还采用了批归一化和残差学习等技巧来进一步优化网络的训练和收敛性能。

五、ResNet的应用ResNet在图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中取得了巨大成功。

resnet算法原理标题: ResNet算法原理摘要: ResNet算法是由Kaiming He等人于2015年提出的一种深度神经网络架构, 是当时最深的神经网络之一。

ResNet的另一个显著优势是可以实现'跨层'残差学习, 可以大幅减少参数, 从而实现深度网络的计算量。

本文将简要介绍ResNet的原理, 包括残差快(residual block)的设计, 残差环路(residual loop)的实现以及跨层残差学习的可能性。

1.介绍ResNet, 即残差网络, 是2015年由Kaiming He等人提出的一种深度神经网络结构, 它革命性地改变了深度神经网络的结构设计思路。

之前的深度网络往往采用“线性堆叠”的方式, 即将多个神经网络层连接起来, 从而实现深度网络的构建。

而ResNet则采用了一种新的“残差环路”, 意在将最原始的输入信号传递到最后一层时, 期间通过的所有神经元的计算结果仍然能够被识别, 从而减少模型的参数数量, 实现深度网络的计算量压缩。

2.残差快(residual block)ResNet的基本单位是残差快(residual block), 即典型的“短路”结构, 由一个普通的神经网络块和一个残差结构组成。

在残差快中, 普通的神经网络块通过一系列的卷积层、池化层以及其他激活函数层, 用于对输入图像进行处理和提取特征。

残差结构则是将普通的神经网络块的输出结果与另外一个进行一定处理后的输入图像作差, 实现“短路”功能, 从而将输入图像的特征重新注入模型中, 以保证特征不会被处理完后“再也被识别不了”, 最终实现模型的参数数量压缩。

3.残差环路(residual loop)在ResNet中, 多个残差快之间是通过“残差环路”（residual loop）连接起来的, 它将多个残差快连接到一个单独的残差结构上, 形成一个闭环结构, 使得模型及其参数仍然能够传递给最后一层。

resnet算法原理ResNet算法原理是深度学习领域中非常重要的一个算法，它可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸等问题，从而提高了深度神经网络的训练效果。

下面我们就来详细了解一下ResNet算法的原理。

1. ResNet算法的基本思想ResNet算法的基本思想是通过引入残差连接（Residual Connection）来构建深度神经网络。

残差连接是指在网络中添加一条直接连接，将输入数据直接传递到输出端，从而跨越了多个神经网络层。

这种连接方式可以让网络更加容易地学习到输入数据的细节特征，从而提高了网络的性能。

2. ResNet算法的网络结构ResNet算法的网络结构由多个残差块（Residual Block）组成。

每个残差块包含两个卷积层和一个残差连接，其中第一个卷积层的输出经过ReLU激活函数后再经过第二个卷积层，最后再通过残差连接将输入数据直接传递到输出端。

整个网络的输出由全局平均池化层和一个全连接层组成。

3. ResNet算法的训练方法ResNet算法的训练方法是使用随机梯度下降（SGD）算法进行优化。

在每个训练迭代中，我们首先从训练集中随机选择一个小批量的样本，然后将这些样本输入到网络中进行前向传播，计算出网络的输出和损失函数。

接着，我们使用反向传播算法计算出网络参数的梯度，并使用SGD算法进行参数更新。

最后，我们重复这个过程直到网络收敛。

4. ResNet算法的应用ResNet算法在图像分类、目标检测和语音识别等领域都有广泛的应用。

在图像分类任务中，ResNet算法可以有效地提高网络的分类精度。

在目标检测任务中，ResNet算法可以提高网络的目标检测精度和速度。

在语音识别任务中，ResNet算法可以提高网络的语音识别精度。

5. ResNet算法的优缺点ResNet算法的优点是可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸等问题，从而提高了网络的训练效果。

它还可以提高网络的分类精度、目标检测精度和语音识别精度。

ResNet_18解决cifar100分类问题代码(Tensorflow2.0）　import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import datasets, layers, Sequential, optimizers, metricsimport osimport numpy as nptf.random.set_seed(0)np.random.seed(0)os.environ['TF_CPP_MIN_LEVEL'] = '2'assert tf.__version__.startswith('2.')batch_size = 128optimizer = optimizers.Adam(lr=0.0001)epochs = 20(x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.cifar100.load_data()print("train_shape:", x_train.shape, y_train.shape)# [50000,1] => [50000,]y_train = tf.squeeze(y_train, axis=1)y_test = tf.squeeze(y_test, axis=1)print("train_shape:", x_train.shape, y_train.shape)def preprocess(x, y):x = tf.cast(x, dtype=tf.float32)/255.y = tf.cast(y, dtype=tf.int32)return x, ytrain_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))train_db = train_db.map(preprocess).shuffle(50000).batch(batch_size)test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))test_db = test_db.map(preprocess).batch(batch_size)class BasicBlock(yer):def __init__(self, filter_num, strides=1):super(BasicBlock, self).__init__()# unit1self.conv1 = layers.Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(3, 3), strides=strides, padding='same')self.bn1 = layers.BatchNormalization()self.relu = layers.Activation('relu')# unit2self.conv2 = layers.Conv2D(filter_num, (3, 3), strides=1, padding='same')self.bn2 = layers.BatchNormalization()if strides != 1:self.downsample = Sequential()self.downsample.add(layers.Conv2D(filter_num, (1, 1), strides=strides))else:self.downsample = lambda x: xdef call(self, inputs, training=None):x = inputsout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)down = self.downsample(x)out_put = layers.add([out, down])out_put = tf.nn.relu(out_put)return out_putclass ResNet(keras.Model):def __init__(self,layers_dims, num_classes=100):super(ResNet, self).__init__()# 预处理层self.stem = Sequential([layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1)),layers.BatchNormalization(),layers.Activation('relu'),layers.MaxPool2D((2, 2), strides=(1, 1), padding='same')])# 接上4个ResBlock层self.resblock1 = self.ResBlock(64, blocks=layers_dims[0])self.resblock2 = self.ResBlock(128, blocks=layers_dims[1], strides=2)self.resblock3 = self.ResBlock(256, blocks=layers_dims[2], strides=2)self.resblock4 = self.ResBlock(512, blocks=layers_dims[3], strides=2)# 分类层self.avgpool = layers.GlobalAveragePooling2D()self.fc = layers.Dense(num_classes)def call(self, inputs, training=None):out = self.stem(inputs)out = self.resblock1(out)out = self.resblock2(out)out = self.resblock3(out)out = self.resblock4(out)out = self.avgpool(out)out = self.fc(out)return outdef ResBlock(self, filter_num, blocks, strides=1):resblock = Sequential()resblock.add(BasicBlock(filter_num, strides))for _ in range(blocks):resblock.add(BasicBlock(filter_num, strides=1))return resblock# ResNet-18 18层卷积层 1+4*2*2+1 ⼀个ResBlock包含2个BasicBlock,⼀个BasicBlock包含2个卷积层resnet_18 = ResNet([2, 2, 2, 2])# 测试⽹络输出shape# x = tf.random.normal((1, 32, 32, 3))# out = resnet_18(x)# print(out.shape)# 输出⽹络结构resnet_18.build(input_shape=(None, 32, 32, 3))resnet_18.summary()def main():for epoch in range(epochs):for step, (x, y) in enumerate(train_db):with tf.GradientTape() as tape:logits = resnet_18(x)y_onehot = tf.one_hot(y, depth=100)# tf.losses.categorical_crossentropy 先是正确值后是预测值否则loss优化会出问题loss = tf.losses.categorical_crossentropy(y_onehot, logits, from_logits=True)loss = tf.reduce_mean(loss)grads = tape.gradient(loss, resnet_18.trainable_variables)optimizer.apply_gradients(zip(grads, resnet_18.trainable_variables))if step % 10 == 0:print(epoch, step, 'loss:', float(loss))if step % 50 == 0:total_correct = 0total_num = 0for step, (x, y) in enumerate(test_db):logits = resnet_18(x)prob = tf.nn.softmax(logits, axis=1)pred = tf.cast(tf.argmax(prob, axis=1), dtype=tf.int32)correct = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.equal(pred, y), dtype=tf.int32))total_correct += correcttotal_num += x.shape[0]acc = total_correct/total_numprint(epoch, step, 'acc:', float(acc))resnet_18.save_weights('./checkpoint/weights.ckpt')print('save weights')if __name__ == '__main__':main()ResNet⽹络相较于⼀般的卷积⽹络加⼊了特有的短路结构，从⽽使得ResNet⽹络突破了⽹络层数的限制，为⾼级语义和特征提取提供了可能。

pytorch中的restnet18模型结构-回复PyTorch中的ResNet-18模型结构深度学习已经成为机器学习领域中的一个重要分支，被广泛应用于各种领域。

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种非常受欢迎的架构，在计算机视觉任务中特别有效。

而ResNet（残差网络）则是一种非常流行的CNN架构之一，被广泛用于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。

本文将介绍PyTorch中ResNet-18模型的详细结构。

ResNet的核心思想是通过构建残差块，使得网络可以更容易地学习到映射函数。

残差块中的跳跃连接（或称为短路连接）可以避免梯度消失问题，从而更容易地训练深层模型。

ResNet-18是ResNet架构中较小的一个版本，具有相对较少的层数，适用于中等规模的计算机视觉任务。

ResNet-18模型的总体结构如下：-Layer (type) Output Shape Param #=========================================== =====================Conv2d-1 [-1, 64, 112, 112] 9,408 BatchNorm2d-2 [-1, 64, 112, 112] 128 ReLU-3 [-1, 64, 112, 112] 0 MaxPool2d-4 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-5 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-6 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-7 [-1, 64, 56, 56] 0Conv2d-8 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-9 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-10 [-1, 64, 56, 56] 0 BasicBlock-11 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-12 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-13 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-14 [-1, 64, 56, 56] 0Conv2d-15 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-16 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-17 [-1, 64, 56, 56] 0 BasicBlock-18 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-19 [-1, 128, 28, 28] 73,728 BatchNorm2d-20 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-21 [-1, 128, 28, 28] 0Conv2d-22 [-1, 128, 28, 28] 147,456Conv2d-24 [-1, 128, 28, 28] 8,192 BatchNorm2d-25 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-26 [-1, 128, 28, 28] 0 BasicBlock-27 [-1, 128, 28, 28] 0 Conv2d-28 [-1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2d-29 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-30 [-1, 128, 28, 28] 0Conv2d-31 [-1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2d-32 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-33 [-1, 128, 28, 28] 0 BasicBlock-34 [-1, 128, 28, 28] 0 Conv2d-35 [-1, 256, 14, 14] 294,912 BatchNorm2d-36 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-37 [-1, 256, 14, 14] 0Conv2d-38 [-1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2d-39 [-1, 256, 14, 14] 512 Conv2d-40 [-1, 256, 14, 14] 32,768 BatchNorm2d-41 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-42 [-1, 256, 14, 14] 0 BasicBlock-43 [-1, 256, 14, 14] 0 Conv2d-44 [-1, 256, 14, 14] 589,824ReLU-46 [-1, 256, 14, 14] 0Conv2d-47 [-1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2d-48 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-49 [-1, 256, 14, 14] 0 BasicBlock-50 [-1, 256, 14, 14] 0 Conv2d-51 [-1, 512, 7, 7] 1,179,648 BatchNorm2d-52 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-53 [-1, 512, 7, 7] 0Conv2d-54 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-55 [-1, 512, 7, 7] 1,024 Conv2d-56 [-1, 512, 7, 7] 131,072 BatchNorm2d-57 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-58 [-1, 512, 7, 7] 0 BasicBlock-59 [-1, 512, 7, 7] 0 Conv2d-60 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-61 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-62 [-1, 512, 7, 7] 0Conv2d-63 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-64 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-65 [-1, 512, 7, 7] 0 BasicBlock-66 [-1, 512, 7, 7] 0Linear-67 [-1, 1000] 5,512,000=========================================== =====================Total params: 11,689,512Trainable params: 11,689,512Non-trainable params: 0-在上面的模型示例中，可以看到ResNet-18模型包含多个残差块（BasicBlock）。

ResNet（残差神经网络）是一种深度神经网络，其核心思想是通过引入跨层连接（shortcut connection）解决了深层神经网络训练过程中梯度消失和梯度爆炸的问题。

以下是ResNet18模型结构组成及原理：1. 残差块（Residual Block）：是ResNet的基本构建块，由两个卷积层组成。

在每个残差块中，输入数据通过两个卷积层后，会通过一个跳跃连接（shortcut connection）将输入数据直接传递到输出，并与其通过卷积层处理后的结果进行加和。

这种跳跃连接确保了输入数据在通过一系列卷积层后仍能保留其原始信息，从而使得网络能够学习到更复杂的特征表示。

2. 基础块（BasicBlock）：由多个残差块组成，并采用批量归一化（Batch Normalization）和ReLU激活函数。

在每个基础块中，输入数据会依次通过多个残差块，并经过ReLU激活函数进行非线性变换。

这种设计可以使得网络能够学习到更复杂的特征表示，从而提高模型的性能。

3. 瓶颈块（Bottleneck）：由多个残差块组成，并采用批量归一化、ReLU激活函数以及3x3的卷积层。

与基础块不同的是，瓶颈块中的残差块包含3x3的卷积层，可以使得网络学习到更高层次的特征表示。

在ResNet18中，瓶颈块被用作网络的主体结构。

4. 整体结构：ResNet18由多个基础块和瓶颈块组成。

具体来说，ResNet18包含3个基础块和2个瓶颈块，共18层。

输入数据首先通过一个卷积层和ReLU激活函数进行预处理，然后依次通过3个基础块和2个瓶颈块，最后通过全连接层进行分类。

在每个基础块和瓶颈块中，都包含多个残差块。

总之，ResNet18通过引入跨层连接（shortcut connection）解决了深层神经网络训练过程中梯度消失和梯度爆炸的问题，从而提高了模型的性能和训练稳定性。

同时，其简洁、有效的结构设计使得ResNet 在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用。

resnet算法原理ResNet算法原理ResNet（Residual Network）是由微软亚洲研究院的Kaiming He等人在2015年提出的一种深度卷积神经网络模型。

它通过引入残差学习的思想，解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深更复杂，从而提高了模型的准确率。

ResNet的核心思想是残差学习。

在传统的卷积神经网络中，每一层的输出都是由前一层的输入经过卷积、激活函数等操作得到的。

而在ResNet中，每一层的输出不仅包括前一层的输出，还包括前一层的输入。

这样做的目的是为了让网络可以学习到残差，即前一层的输入与输出之间的差异，从而更好地拟合数据。

具体来说，ResNet中的每个基本块（Basic Block）都由两个卷积层和一个跳跃连接（Shortcut Connection）组成。

跳跃连接将前一层的输入直接加到当前层的输出上，从而形成了一个残差块。

这样做的好处是，即使当前层的输出与前一层的输入相差很大，跳跃连接也可以让信息直接传递到后面的层，避免了信息的丢失。

除了基本块，ResNet还引入了残差网络（Residual Network）的概念。

残差网络由多个基本块组成，其中每个基本块的输出都是由前一个基本块的输出和前一层的输入相加得到的。

这样做的好处是，即使网络非常深，信息也可以在不同的层之间自由地流动，从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题。

总的来说，ResNet算法的原理是通过引入残差学习的思想，让网络可以学习到残差，从而更好地拟合数据。

这种思想的实现方式是在每个基本块中引入跳跃连接，让信息可以在不同的层之间自由地流动。

通过这种方式，ResNet可以训练非常深的神经网络，从而提高模型的准确率。

resnet18pytorch代码摘要：一、ResNet18 简介1.ResNet 的发展背景2.ResNet18 的特点和结构二、PyTorch 中的ResNet18 实现1.导入所需的库和模块2.定义ResNet18 类3.初始化ResNet18 模型4.训练和测试ResNet18 模型三、ResNet18 在PyTorch 中的具体实现代码1.定义ResNet18 类2.初始化ResNet18 模型3.实现前向传播过程四、结论1.ResNet18 在PyTorch 中的实现概述2.PyTorch 中ResNet18 的应用场景和优势正文：一、ResNet18 简介随着深度学习的快速发展，网络结构的设计变得越来越重要。

ResNet 是一种广泛应用于图像识别领域的深度残差网络，由何恺明等人于2015 年提出。

ResNet 通过引入残差结构，有效地解决了梯度消失问题，使得网络能够更深地学习到图像的特征。

ResNet18 是ResNet 的一个较浅的版本，具有较好的性能和计算效率。

二、PyTorch 中的ResNet18 实现在PyTorch 中，我们可以通过使用torchvision 库中的ResNet18 模型来实现ResNet18。

首先需要导入所需的库和模块，然后定义一个ResNet18 类，继承自torch.nn.Module。

在初始化ResNet18 模型时，需要传入预训练的权重或进行随机初始化。

训练和测试ResNet18 模型时，可以调用常见的损失函数和优化器进行训练，并在测试时评估模型的性能。

三、ResNet18 在PyTorch 中的具体实现代码在PyTorch 中，我们可以通过以下代码实现一个ResNet18 模型：```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torchvision.models as modelsclass ResNet18(nn.Module):def __init__(self, pretrained=False):super(ResNet18, self).__init__()self.resnet = models.resnet18(pretrained=pretrained) def forward(self, x):return self.resnet(x)```通过调用上述代码，我们可以初始化一个ResNet18 模型，并实现前向传播过程。

resnet-18基本模型的概念ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型，它是基于ResNet （Residual Network）架构的一种具体实现。

ResNet-18是ResNet系列中的一个相对较浅的模型，由于其结构简单而有效，在许多计算机视觉任务中取得了很好的性能。

ResNet-18的基本概念是引入了残差连接（residual connection）。

在传统的卷积神经网络中，每个层的输入通过卷积和非线性激活函数进行处理，然后作为下一层的输入。

这种顺序处理的方式可能会导致网络变得非常深时出现退化问题，即网络性能随着深度的增加而下降。

为了解决这个问题，ResNet-18通过在网络中引入了残差模块（residual block）。

残差模块由两个卷积层组成，每个卷积层后面都有Batch Normalization层和非线性激活函数（通常是ReLU）。

在残差模块中，输入数据先经过第一个卷积层和非线性激活函数处理，然后再经过第二个卷积层。

最后，将第二个卷积层的输出与输入进行相加，即建立了输入与输出之间的残差连接。

这样，网络的学习目标不再是直接拟合映射函数，而是拟合残差函数。

残差连接允许直接传递原始的输入信息到后面的层，有效地防止了信息的损失。

ResNet-18的整体结构由多个残差模块和池化层组成。

具体来说，ResNet-18由4个残差模块组成，每个模块内有若干个残差单元。

在整个网络的开始和末尾分别有一个卷积层和一个全连接层。

网络的最后一层是一个softmax层，用于多类别分类任务的输出。

ResNet-18相较于传统的卷积神经网络，具有以下几个优点：1.克服了退化问题：通过引入残差模块，ResNet-18允许信息的直接传递，有效地解决了网络深度增加导致性能下降的问题。

2.减少了参数的数量：与传统的卷积神经网络相比，ResNet-18在保持相似性能的基础上大幅减少了参数的数量。

这是因为残差模块中的卷积层只需要学习残差部分，而不需要学习很多变化较小的部分。