模型结构 Pytorch代码实现 为了能利用pytorch官网预训练的模型,各个子模块的命名规则完全和官方一致。 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.hubimportload_state_dict_from_url##resnet每个残差链接模块classBasicBlock(nn.Module):def__init__(self,inplanes:int,planes:int,stride:int=1,downsample=None)->None:...
out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False)#用在resnet18中的结构,也就是两个3x3卷积classBasicBlock(nn.Module):expansion =1__constants__ = ['downsample']#inplanes:输入通道数#planes:输出通道数#base_width,dilation
然后看网络结构,代码略长,为了阅读体验就直接截取了重要部分以及在代码中注释,建议配合完整代码阅读。 classResNet(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000,zero_init_residual=False,groups=1,width_per_group=64,replace_stride_with_dilation=None,norm_layer=None):super(ResNet,s...
在构建ResNet18模型时，我们遵循Pytorch官方的模块命名规范，确保代码的可复现性与一致性。模型主要由以下几个部分组成：输入层：接收图像输入，通常为RGB图像，尺寸为3x224x224。前向传播层：包含多个残差块，每个块由多个残差单元组成，依次执行卷积、激活（ReLU）、归一化（Batch Normalization）和跳跃连接...