Kaiming He的深度残差网络（ResNet）在深度学习的发展中起到了很重要的作用，ResNet不仅一举拿下了当年CV下多个比赛项目的冠军，更重要的是这一结构解决了训练极深网络时的梯度消失问题。首先来看看ResNet的网络结构，这里选取的是ResNet的一个变种：ResNet34。ResNet的网络结构如图所示，可见除了最开始的卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多结构相似的单元，这些重
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2023-10-08 16:41:22
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文章目录0. Pytorch的nn.Conv2d()详解in_channelsout_channelskernel_sizestride = 1padding = 0dilation = 1groups = 1bias = Truepadding_mode = 'zeros'1. ResNet解决了什么问题2.
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2022-02-11 10:27:56
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文章目录0. Pytorch的nn.Conv2d()详解in_channelsout_channelskernel_sizestride = 1padding = 0dilation = 1groups = 1bias = Truepadding_mode = 'zeros'1. ResNet解决了什么问题2. ResNet原理及结构2.1 BasicBlock结构2.2 BottleNeck结构2.3 ResNet结构3. ResNet代码详解3.1 BasicBlock代码块3.2 BottleNeck
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2021-06-18 14:10:51
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在这篇博文中，我将详细记录实现 ResNet 网络在 PyTorch 中的过程。ResNet（Residual Network）是一种深度学习模型，通过引入快捷连接，解决了深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。我会覆盖相关的技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[理解 ResNet 网络]
B[PyTorch 环境准备
ResNet残差网络Pytorch实现大学生一枚，最近在学习神经网络，写这篇文章只是记录自己的学习历程，本文参考了Github上fengdu78老师的文章进行学习源码下载地址数据下载地址百度
原创
2023-01-26 18:31:18
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一，残差网络架构1，残差学习单元 上图左对应的是浅层网络（18层，34层），而右图对应的是深层网络（50,101,152）。1. 左图为基本的residual block，residual mapping为两个64通道的3x3卷积，输入输出均为64通道，可直接相加。该block主要使用在相对浅层网络，比如ResNet-34；2. 右图为针对深层网络提出的block，称为“bottlene
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2023-12-01 22:04:00
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引言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，在反向传播的时候，梯度越小，就越难以更新，随着层数的增加，这个现象越严重。之前有两种常见的方案来解决这个问题：1.按层训练，先训练比较浅的层，然后在不断增加层数，但是这种方法效果不是特别好，而且比较麻烦2.使用更宽的层，或者增加
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2024-01-03 09:01:19
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一、使用PyTorch搭建ResNet18网络并使用CIFAR10数据集训练测试1. ResNet18网络结构所有不同层数的ResNet： 这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：2. 实现代码这里并未采用BasicBlock和BottleNeck复现ResNet18 具体ResNet原理细节这里不多做描述，直接上代码model.py网络模型部分：import torc
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2023-11-25 10:55:57
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Hello大家好，这篇文章给大家详细介绍一下pytorch中最重要的组件torchvision，它包含了常见的数据集、模型架构与预训练模型权重文件、常见图像变换、计算机视觉任务训练。可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。模型Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，
前言：这段时间一直在研究深度学习的相关内容，也依据工作需要从github上研究了一些项目，对基础知识有了一定的了解，但是从学习到完全掌握和应用是两回事并且有相当大的一段距离，这里我通过从头开始准备数据，构建网络的，调整参数，整个流程完整跑了一遍，才对之前只知其一不知其二的问题有了更好的理解，这里通过文字分享出来，欢迎指正！再次，强烈建议，如果想认认真真学深度
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2024-03-26 15:12:18
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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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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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实现残差网络(ResNet)我们一般认为，增加神经网络模型的层数，充分训练后的模型理论上能更有效地降低训练误差。理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=xf(x) = xf(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化带来的数值稳定性使训练深层模型更加容易，该问题仍然存在。针对这一问题，何恺明等人
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2021-09-13 21:24:40
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残差网络是由来自 Microsoft Research 的 4 位学者提出的卷积神经网络，在 2015 年的 ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问
在现代机器学习的发展中，半监督学习是一项至关重要的技术，尤其是在数据标签稀缺的情况下。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，使得实现半监督学习模型变得更加高效。在本博文中，我们将探讨如何在PyTorch中实现半监督ResNet，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及总结与展望。
### 背景描述
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的方法，主要用于数据标签不足的情况
简介在pytorch的代码中，经常涉及到tensor形状的变换，而常用的操作就是通过view，reshape，permute这些函数来实现。这几个函数从最后结果来看，都可以改变矩阵的形状，但是对于数据的具体操作其实还是有些许区别。本文通过具体实例来解释这几者之间的区别。举个栗子首先，我们定义一个4个维度【2，2，2，2】的的tensor，并展示它的基本属性。data = np.arange(16)
PyTorch ResNet 实现图片分类. 百年风雨, 金戈铁马. 忆往昔, 岁月峥嵘; 看今朝, 灿烂辉煌.
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2021-07-01 12:57:20
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本文源自Pytorch官方：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.pyimport torchimp
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2024-10-24 09:56:47
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导师的课题需要用到图片分类；入门萌新啥也不会，只需要实现这个功能，给出初步效果，不需要花太多时间了解内部逻辑。经过一周的摸索，建好环境、pytorch，终于找到整套的代码和数据集，实现了一个小小的分类。记录一下使用方法，避免后续使用时遗忘。感谢各位大佬的开源代码和注释！一、数据处理项目文件夹为Project2，使用的是五种花朵的数据集，首先有spilt_data的代码将已经分好文件夹的数据集分类成
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2023-12-18 20:14:44
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pytorch Resnet代码实现网络结构2D ResNet代码3D ResNet代码 本文只介绍resnet的代码实现，需要对resnet有基础的了解。代码参考pytorch官方实现，删除了一些非必要的判断条件，看起来更加简洁。z再次基础上，可以根据需要加入自己需要调整的参数，比如dilation，norm_layer等. 参考SOURCE CODE FOR TORCHVISION.MOD
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2023-10-13 19:28:27
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