ResNet18是一种经典的深度残差网络，由Kaiming He等人于2015年提出，它在ImageNet竞赛中取得了很好的性能，并广泛用于计算机视觉任务。要在Python中使用PyTorch库复现ResNet18模型，你可以按照以下步骤进行：
- 首先，安装必要的库，包括torch、torchvision等：
pip install torch torchvision 讯享网
- 导入所需的模块并加载预训练的ResNet18模型：
讯享网import torch from torchvision.models import <em>resnet</em><em>18</em> model = <em>resnet</em><em>18</em>(pretrained=True) 这里pretrained=True表示下载并使用预训练权重。
- 冻结模型的前几层，通常在迁移学习中，我们只训练添加的新层，不改变基础模型的参数：
for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, new_output_size) # 根据需要替换new_output_size - 定义训练和验证函数，以及优化器和损失函数（比如交叉熵损失）：
讯享网criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate) # ...其他训练循环部分...
- 训练和评估模型：
”`python for epoch in range(num_epochs):
for images, labels in dataloader: # ...数据预处理和模型前向传播... loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() # 清除梯度 loss.backward() # 反向传播 optimizer.step()
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