用pytorch写一个ResNet

用 PyTorch 实现 ResNet 需要以下步骤：

1. 定义 ResNet 的基本单元，也就是残差块，它包括两个卷积层和一个残差跳跃；
2. 定义 ResNet 的不同版本，每个版本可以通过组合多个残差块实现；
3. 定义整个 ResNet 模型，并结合前面定义的版本以及全连接层。
4. 定义损失函数，例如交叉熵损失；
5. 在训练数据上训练模型，并通过验证数据评估模型性能；
6. 使用测试数据评估最终的模型性能。

以下是一个示例代码：

``` import torch import torch.nn as nn

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super(ResidualBlock, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.downsample = downsample

def forward(self, x):
    residual = x
    out = self.conv1(x)
    out = self.bn1(out)
    out = self.relu(out)
    out = self.conv2(out)
    out = self.bn2(out)
    if self.downsample:
        residual = self.downsample(x)
    out += residual
    out = self.relu(out)
    return out
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class ResNet(nn.Module): def init(self, block, layers, num_classes=10): super(ResNet, self).init