pytorch ResNet结构代码实现

1、ResNet基础思想结构

每个 ResNet 块都包含一系列层，残差连接把块的输入加到块的输出上。

由于加操作是在元素级别执行的，所以输入和输出的大小要一致。如果它们的大小不同，我们可以采用填充的方式。

ResNet网络结构为多个Residual Block的串联。实验表明学习残差比直接学习输入、输出间映射要容易收敛，可达到更高的分类精度，ResNet 在上百层都有很好的表现。

ResNet结构非常容易修改和扩展，通过调整block内的channel数量以及堆叠的block数量，就可以很容易地调整网络的宽度和深度，来得到不同表达能力的网络，而不用过多地担心网络的“退化”问题，只要训练数据足够，逐步加深网络，就可以获得更好的性能表现。

2、具体代码实现

class ResnetbasicBlock(nn.Module

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