ResNet残差网络在PyTorch中的实现——训练花卉分类器

深度学习已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像分类任务中表现出色。然而，对于较深的网络结构，梯度消失和梯度爆炸等问题可能会导致模型无法收敛。为了解决这个问题，2015年Kaiming He等人提出了残差网络（Residual Network, ResNet），并在ImageNet数据集上取得了令人瞩目的结果。本文将使用PyTorch来实现ResNet网络，并用它来训练一个花卉分类器。

1. 引言

花卉分类是计算机视觉中一个常见的问题，而ResNet作为一种经典的卷积神经网络结构，可以很好地解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。我们将使用PyTorch来实现ResNet网络，并在一个包含各种花卉的数据集上进行训练和验证。

2. 数据准备

首先，我们需要准备训练和验证所需的数据集。在本例中，我们选择了一个包含花卉图像的数据集，该数据集共有10个类别。我们将使用PyTorch提供的数据处理模块来加载和预处理数据。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms