# ResNet50及其PyTorch实现解析
在深度学习领域，残差网络（Residual Network，简称ResNet）是解决深层神经网络训练中出现的一些问题的创新性架构。ResNet通过引入“短路连接”或“残差连接”，成功地让网络更深，从而提升了图像分类等任务的性能。本文将重点介绍ResNet50结构，以及如何使用PyTorch实现这一模型。
## ResNet的基本概念
深度神经网
原创
2024-09-13 05:34:13
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我们知道，网络越深，咱们能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 针对梯度爆炸和梯度消失的问题，我们通常会对输入数
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2023-09-04 23:08:44
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ResNet pytorch 源码解读当下许多CV模型的backbone都采用resnet网络，而pytorch很方便的将resnet以对象的形式为广大使用者编写完成。但是想要真正参透resnet的结构，只会用还是不够的，因此在这篇文章里我会以经过我的查找和我个人的理解对源码进行解读。 文章目录ResNet pytorch 源码解读简要基础模块ResNet详情运用Resnet类（重点）forwar
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2023-07-31 10:13:43
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# 使用PyTorch实现ResNet50的步骤指南
在机器学习和深度学习的领域中，ResNet（残差网络）是一种非常流行且高效的卷积神经网络架构。其速度和精度在多种图像识别任务中表现良好。本文将指导你如何在PyTorch中实现ResNet50。首先，我们需要明确整个流程：
## 整体流程
以下是实现ResNet50的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 03:24:15
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如果stride=1，padding=1，卷积处理是不会改变特征矩阵的高和宽使用BN层时，卷积中的参数bias置为False(有无偏置BN层的输出都相同)，BN层放在conv层和relu层的中间复习BN层：Batch Norm 层是对每层数据归一化后再进行线性变换改善数据分布, 其中的线性变换是可学习的.Batch Norm优点:减轻过拟合;改善梯度传播（权重不会过高或过低）容许较高的学习率，能够
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2023-12-10 01:38:48
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网络解析超深的网络结构提出Residual模块使用Batch Normalization 加速训练（丢弃dropout）网络结构上述黑色箭头表示残差结构虚线与实线相比会额外附加一个卷积层残差结构左侧适用于较少层数，右侧适用于较多层数弧线与加号表示，网络的输出结果与输入相加得到最终的结果主路输出的结果的宽和高要与输入的矩阵的宽和高相同右侧的卷积层是用来降维的(out channel比in chann
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2024-01-06 08:47:47
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一、项目来源（下载两个工程包）二、参考上面博客，重新合并工程包，对照正文（完整版）下载可直接使用。百度网盘连接地址：链接：https://pan.baidu.com/s/17T714hdoCOqMG08F11lpBg 提取码：7dj5正文中出现训练不显示的问题，有可能是cuda10.0版本低了？？？不得而知，反正换了一台电脑cuda11.3版本就成功了，流程是一样的，主要注意的就是py
TPU芯片介绍Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA
详细解释在代码注释中 ：resnet50.py：用来保存resnet网络结构。import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
import torchsummary
class Bottleneck(nn.Module):
"""
__init__
in_ch
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2024-01-05 21:34:24
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1.Resnet 主要结构图2.VGG与resnet34比较注意虚线和实线的区别：2.1不需要下采样，直接相加3.1需要下采样，下采样之后再相加3.resnet参数结构4.具有代表性的残差块前面是34-的，后面是50+的5.具体代码实现5.1先定义适合Resnet34的基础卷积块#18，34
class BasicBlock(nn.Module):
#因为第一个卷积和第二个卷积的通道数一
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2024-06-24 04:29:58
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# PyTorch中的ResNet-50：概述与实现
ResNet（残差网络）是一种深度学习模型，首次在2015年由何恺明等人提出。ResNet的核心思想是引入“残差学习”，通过使用跳跃连接（skip connections）来避免深度网络训练中的梯度消失问题。ResNet-50是ResNet的一个变种，具有50层网络，非常适合图像分类等多种计算机视觉任务。
## ResNet-50架构
在
原创
2024-07-31 08:10:08
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看过我之前ResNet18和ResNet34搭建的朋友可能想着可不可以把搭建18和34层的方法直接用在50层以上的ResNet的搭建中，我也尝试过。但是ResNet50以上的网络搭建不像是18到34层只要简单修改卷积单元数目就可以完成，ResNet50以上的三种网络都是一个样子，只是层数不同，所以完全可以将34到50层作为一个搭建分水岭。 加上我初学PyTorch和深度神经网络，对于采用Basic
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2023-09-13 11:44:07
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参考资料作为新手学习难免会有很多不懂的地方，以下是我参考的一些资料： ResNet源码：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py 源码讲解：https://arxiv.org/pdf/1512.0
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2023-08-08 14:01:51
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ResNet（残差神经网络），其重要性和对神经网络的提升不再赘述，详见论文，这里对ResNet在pytorch上实现进行解读。resnet.pyimport torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo解读：写入必要的包，其中torch.nn 为其提供基础函数，model_zoo提供权重数据的下载。__all__ = ['ResN
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2024-07-01 20:11:13
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1ResNet是2015年就提出的网络结构，中文名字叫作深度残差网络，主要作用是图像分类。现在在图像分割、目标检测等领域都有很广泛的运用.2随着硬件的不断升级，我们可以使得原来很浅的网络不断的加深，但是这种做法随之而来就出现了这样的一个问题深层训练的效果反而不如浅层网络，也就是网络出现了退化。这个问题很大程度上归结为网络层数过深，梯度下降优化loss变得困难。 作者为了解决上述问题，提出了这样一个
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2023-11-25 11:14:41
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文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones如果你以为该仓库仅支持训练一个模型那就大错特错了，我在项目地址放了目前支持的35种模型（LeNet5、AlexNet、
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2024-03-11 15:15:03
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2015年 何恺明在微软亚洲研究院提出的2015 ImageNet ILSVRC 冠军 ResNet 主要有五种：ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152几种。其中，ResNet-18和ResNet-34的基本结构相同，属于相对浅层的网络；后面3种的基本结构不同于ResNet-18和ResNet-34，属于更深层的网络。深层网络表现不
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2023-10-26 21:40:23
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源码解析之模型搭建一、基础 Resnet50 模型1. Resnet50 模型结构2. pytorch 实现的 Resnet50二、Reid 模型1. 基于 Resnet50 的 Reid 模型2. 模型权重初始化3. pytorch 权重初始化相关函数参考链接 脚本 model.py 里实现了多种行人重识别的网络模型，本文以基于 Resnet50 的模型为例介绍 Reid 模型的搭建过程。
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2024-01-17 10:34:00
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看的多个Kaggle上 图片分类比赛 的代码，发现基本都会选择resnet网络作为前置网络进行训练，那么如何实现这个呢？ 本文主要分为两个部分第一个部分讲解如何使用PyTorch来实现前置网络的设置，以及参数的下载和导入第二个部分简单讲一下resnet运行的原理。第一部分：实现有一个非常好用的库，叫做torchvision。这个是torchvision的官方文档 这个库有三个部分：torchvis
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2023-12-01 09:07:31
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ResNet当大家还在惊叹 GoogLeNet 的 inception 结构的时候，微软亚洲研究院的研究员已经在设计更深但结构更加简单的网络 ResNet，并且凭借这个网络子在 2015 年 ImageNet 比赛上大获全胜。ResNet 有效地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以训练高达 1000 层的卷积网络。网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向
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2023-12-25 14:08:33
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