下面是Pytorch实现ResNet网络之Residual Block残差块的完整攻略。

Residual Block（残差块）

ResNet是一种深度残差网络，使用了残差学习来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet的基础结构是残差块（Residual Block）。

一个普通的神经网络中，输入数据通过一系列的权重、偏置、激活函数等层的处理后，得到一个输出结果。而在ResNet中，每个残差块可以拆分成一个跨层连接和一些简单的操作，可以使用以下公式来表示：

y = F(x) + x

其中 y 表示残差块的输出，x 表示输入，F 表示一系列网络层的操作。这个公式表示的是，将输入 x 通过一些操作 F 处理后得到输出 y，并将输入 x 与输出 y 相加得到最终的输出。这个操作就是跨层连接，也被称为 shortcut 或者 bypass。

ResNet中的残差块可以分为以下两种：

• 恒等残差块：当输入和输出的通道数相同时，使用恒等映射（identity mapping）作为跨层连接。

• 1x1卷积残差块：当输入和输出的通道数不同时，使用 1x1 卷积（Conv1x1）作为降维、升维处理，并使用恒等映射作为跨层连接。

Pytorch实现

在Pytorch中，Residual Block的实现可以通过继承nn.Module来实现。以下是一个简单的Residual Block的实现：

import torch.nn as nn

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(channels)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(channels)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)

    def forward(self, x):
        residual = x
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu1(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out += residual
        out = self.relu2(out)
        return out

这个Residual Block包含了两个3x3卷积层和两个BatchNorm层，其中使用ReLU作为激活函数。在forward函数中，先将输入 x 留下作为残差（residual），然后对输入 x 进行一系列的操作得到输出 y，最后将残差和输出相加得到最终的输出。

示例说明

以下是使用Residual Block的一个简单例子：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.res1 = ResidualBlock(64)
        self.res2 = ResidualBlock(64)
        self.res3 = ResidualBlock(64)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.res4 = ResidualBlock(128)
        self.res5 = ResidualBlock(128)
        self.res6 = ResidualBlock(128)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.res7 = ResidualBlock(256)
        self.res8 = ResidualBlock(256)
        self.res9 = ResidualBlock(256)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu1(out)
        out = self.res1(out)
        out = self.res2(out)
        out = self.res3(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu2(out)
        out = self.res4(out)
        out = self.res5(out)
        out = self.res6(out)
        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)
        out = self.relu3(out)
        out = self.res7(out)
        out = self.res8(out)
        out = self.res9(out)
        out = self.avgpool(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

这个Net模型中包含了几个Residual Block，使用了卷积层、BatchNorm层、ReLU激活函数等。其中的 ResidualBlock 是上面定义的 ResidualBlock 类。整个模型的输入是一张 3x32x32 的图片，输出是一个 1x10 的向量。

这是一个简单的使用 Residual Block 的例子，当然，实际应用时可能需要进行更加复杂的改进。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14267.html