Pytorch——用50行代码搭建ResNet

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。
在这一结构中解决了训练深度网络时的梯度消失问题。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jul  7 12:13:58 2018@author: Duan
"""from torch import nn
from torch.nn import functional as F
import torch as tclass ResidualBlock(nn.Module):'''实现子Module:ResidualBlock'''def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1, shortcut=None):super(ResidualBlock,self).__init__()self.left=nn.Sequential(nn.Conv2d(inchannel, outchannel, 3, stride, 1 , bias=False),nn.BatchNorm2d(outchannel),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(outchannel, outchannel, 3,1,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(outchannel))self.right=shortcutdef forward(self,x):out=self.left(x)residual=x if self.right is None else self.right(x)out+=residualreturn F.relu(out)class ResNet(nn.Module):'''实现主Module:ResNet34ResNet34包含多个layer，每个layer又包含多个reesidal block用子module实现residual block，用_make_layer函数实现layer'''def __init__(self, num_classes=1000):super(ResNet,self).__init__()#前几层图像转换self.pre=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,7,2,3,bias=False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(3,2,1))#重复的layer，分别有3,4,6,3个residual blockself.layer1=self._make_layer(64, 128 ,  3)self.layer2=self._make_layer(128, 256 , 4, stride=2)self.layer3=self._make_layer(256, 512 , 6, stride=2)self.layer4=self._make_layer(512, 512 , 3, stride=2)#分类用的全连接self.fc=nn.Linear(512,num_classes)def _make_layer(self, inchannel, outchannel, block_num, stride=1):'''构建layer，包含多个residual'''shortcut=nn.Sequential(nn.Conv2d(inchannel, outchannel, 1, stride, bias=False),nn.BatchNorm2d(outchannel))layers=[]layers.append(ResidualBlock(inchannel, outchannel, stride, shortcut))for i in range(1, block_num):layers.append(ResidualBlock(outchannel, outchannel))return nn.Sequential(*layers)def forward(self,x):x=self.pre(x)x=self.layer1(x) x=self.layer2(x)x=self.layer3(x)x=self.layer4(x)x=F.avg_pool2d(x,7)x=x.view(x.size(0),-1)return self.fc(x)model=ResNet()
#print(model)input= t.autograd.Variable(t.randn(1,3,224,224))
o=model(input)
print(o.size())

结果：

torch.Size([1, 1000])

另外，Pytorch配套的图像处理工具包torchvision已经实现了深度学习中大多数经典的模型，其中就包括ResNet34. 可以通过下面的两行代码使用：

from torchvision import models
model=models.resnet34()

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