ResNet残差网络PyTorch实现——CIFAR-10数据集训练

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）已成为各种图像分类任务的首选算法。一种特别成功的CNN模型是残差网络（Residual Network），它通过引入残差连接解决了梯度消失和模型难以训练等问题。本文将介绍如何使用PyTorch实现ResNet，并通过训练CIFAR-10数据集进行图像分类。

1. CIFAR-10数据集简介

CIFAR-10是一个包含60000张32x32分辨率的彩色图像的数据集，其中包括来自10个不同类别的图像，每个类别有6000张图像。我们的目标是根据给定的图像对其进行正确分类。

在开始编写代码之前，请确保已安装好PyTorch和torchvision库。

2. 导入必要的库和模块

首先，我们需要导入必要的库和模块。这些模块包括torch、torch.nn、torch.optim和torchvision等。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.