图像识别技术与应用（七）

本节课继续学习了nn.Model基类并应用模型容器构建模型，学习三种不同的模型，学习了自定义网络模块，里面讲了残差块，还学习了组合这两个模块得到现代经典RetNet18网络结构。

最后，学习了如何下载pytorch以及如何使用

模块容器

一、使用nn.Sequential模型容器

二、使用nn.ModuleList模型容器

三、使用nn.ModuleDict模型容器

自定义网络模块

残差块有两种，一种是正常的模块方式，将输入与输出相加，然后应用激活函数ReLU。

另一种是为使输入与输出形状一致，需添加通过1×1卷积调整通道和分辨率。

组合这两个模块得到现代经典RetNet18网络结构。

maxpool 最大池化层

conv 卷积层

训练模型

1.加载预处理数据集

2.定义损失函数

3.定义优化方法

4.循环训练模型

5.循环测试或验证模型

6.可视化结果