62、python - 全手写搭建 resnet50 神经网络

最新推荐文章于 2025-08-26 10:42:00 发布
最新推荐文章于 2025-08-26 10:42:00 发布
阅读量1.3k 收藏 23
点赞数 20
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： CV视觉算法入门与调优 文章标签： python 深度学习 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dongtuoc/article/details/135444353
本文档详细介绍了如何使用Python从头开始构建Resnet50神经网络。内容涵盖网络结构的设计，包括卷积层、平均池化层和BottleNeck结构，并解释了每一层的功能和参数传递方式。代码实现被组织在仓库的ops目录下，方便调用。虽然网络已搭建完成，但在实际推理前还需进行图像预处理步骤。

如果将上篇文章中涉及到的算法都自己手写完一遍后，我们开始尝试利用自己手写的算法，搭建一个完整的 resnet50 神经网络。

网络结构就参考这个链接中的网络结构，是在之前下载模型的章节中，下载的模型。

为了搭建一个完整的神经网络，定义一个 Resnet 的类，这个类就包含 resnet50 的所有层和结构。该类很简单，只有一个名为run的函数，用来运行这个神经网络。

下面是 python 代码定义的这个类。

class Resnet():
  def run(self, img):
    out = ComputeConvLayer(img, "conv1")
    out = ComputeBatchNormLayer(out, "bn1")
    out = ComputeReluLayer(out)
    out = ComputeMaxPoolLayer(out)

    # lay
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
01-08 1万+
MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，MNIST的图像，每张图片是包含28 像素× 28 像素的灰度图像（1 通道），各个像素的取值在0 到255 之间。每张图片都由一个28 ×28 的矩阵表示，每张图片都由一个784 维的向量表示（28*28=784）。
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
深度学习11 — ResNet-50 算法实战与解析
TOMWilliamLIN的博客
05-31 2075
ResNet-50 算法实战与解析
神经网络—ResNet50网络（pytorch）
2403_86447519的博客
08-30 2万+
神经网络—ResNet50网络代码实现（pytorch）
墨尘的神经网络1--resnet50模型代码复现及要点记录
我是尘客哥
03-07 932
什么是残差网络 Residual net(残差网络)： 将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。 意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献。 其结构如下： ResNet50有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联，它的作用是改变网络的维度；Iden...
Resnet50算法原理
whaosoft143ai的博客
05-21 4595
假设你现在是个人工智能知识小白，如果让你设计一个可以识别图片的神经网络，你会怎么做？我之前问过自己这个问题，思来想去，我的答案是：我可能不知道如何下手。突然有一天，当我把Resnet50这个网络中的所有算法都写了一遍之后，我突然发现，只要我深入了解了这些算法背后的原理，或许我也能设计出这个网络出来（后知后觉的大话而已）。于是，有了这篇文章。接下来，我会从头开始，一步步拆解Resnet50中用到的算法和其背后的原理，聊聊一个图像识别网络到底是怎么工作的。你可能会想，看懂这些需要懂很多专业的知识whaosoft
第J1周：ResNet-50算法实战与解析
lihuhelihu的博客
05-10 1224
图2左边的单元为ResNet两层的残差单元，两层的残差单元包含两个相同输出的通道数的 3x3 卷积，只是用于较浅的ResNet网络，对较深的网络主要使用三层的残差单元。证明过程也很简单：假设在一种网络A的后面添加几层形成新的网络B，如果增加的层级只是对A的输出做了个恒等映射（identity mapping），即A的输出经过新增的层级变成B的输出后没有发生变化，这样网络A和网络B的错误率就是相等的，也就证明了加深后的网络不会比加深前的网络效果差。简单来讲就是网络太深了，会导致模型训练难以收敛。
手写ResNet50——pytorch
m0_56945333的博客
03-03 2158
为了加深对resnet的理解，参考他人代码重写了一份pytorch版的resnet50。
python搭建神经网络实现手写体识别源码+数据集
09-25
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python搭建神经网络来实现手写体识别。手写体识别是一项广泛应用的技术，常见于银行支票自动处理、邮政编码识别等场景。Python作为流行的编程语言，拥有丰富的库和工具，如...
ResNet50超详细解析！！！
wuqitong123的博客
09-10 6万+
ResNet50结构超详细解析！！！
手动搭建ResNet模型(pytorch)
Galen_xia的博客
04-20 3220
手动搭建ResNet模型（pytorch）一、ResNet模型结构？二、代码示例三、参考链接 一、ResNet模型结构？ ResNet18、34、50、101、152 ResNet18、34对应左下的残差块；ResNet50、101、152对应右下的残差块； 二、代码示例 import torchvision import torch import torch.nn as nn __all__ = ['ResNet50','ResNet101','ResNet152'] def Conv1
ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践
qq_39967751的博客
04-15 2029
1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。许多目标检测经典算法，如 RetinaNet 、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 等都是以 ResNet 为骨干网络，并在此基础上进行调优。同时，大部分后续改进算法都会以 RetinaNet 、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 为 baseline 进行公平对比。 近期，TIMM和TorchVision都公布了最新的提升 ResNet 性能的训练技巧方案。在 TIMM 中将该方案...
深度学习篇---ResNet-50网络结构
最新发布
道阻且长，行则将至。
08-26 3697
本文介绍了PyTorch实现ResNet-50的关键要点。ResNet-50的核心是使用Bottleneck残差块替代BasicBlock，通过1×1降维、3×3特征提取和1×1升维的三层卷积结构，在保证深度（50层）的同时减少计算量。文章详细拆解了Bottleneck块的实现代码，并类比为"高效快递打包流水线"。随后展示了如何用该模块构建完整的ResNet-50网络，包含初始卷积层、4组残差块（3/4/6/3配置）和全连接层。最后通过随机输入验证模型运行正常，并解释了50层的组成来源。
ResNet50 网络结构搭建(PyTorch)
New_WR的博客
12-07 4万+
ResNet50是一个经典的特征提取网络结构，虽然Pytorch已有官方实现，但为了加深对网络结构的理解，还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是，笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的，只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出，并没有用图像数据集训练过该网络（后续会用图像数据集测试并更新博客）。 1 预备理论 在动手搭建ResNet50以前，首先需要明确ResNet系列网络的基本结构，其次复习与卷积相关的几个知识点，以便更好地理解网络中间输出维度的
Pytorch搭建ResNet（附完整代码）
u013310820的博客
12-20 9249
卷积神经网络逐渐取代传统算法，成为处理计算机视觉任务的核心，ResNet[1]的提出更是CNN图像史上一件里程碑事件。当网络深度增加时，网络准确度出现饱和甚至下降，残差学习的提出解决了网络退化的问题。ResNet通过shortcut的方法让信息跨层传播，被跨越的层拟合的就是shortcut连接的两层之间的残差。
第11周：ResNet-50算法实战与解析（Pytorch实现）
weixin_46620278的博客
05-24 3792
🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/)说在前面本周学习目标：了解残差结构，根据原始的Tensorflow代码、编写出响应的Pytorch代码解决问题：识别小鸟的种类我的环境：Python3.8、Pycharm2020、torch1.12.1+cu113。
卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）
ZhengrongYue的博客
07-04 4万+
卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）
tensorflow 搭建resnet50(附代码)
qq1483661204的博客
02-02 8116
def conv_op(x,name,n_out,training,useBN,kh=3,kw=3,dh=1,dw=1,padding="SAME",activation=tf.nn.relu, ): ''' x:输入 kh,kw:卷集核的大小 n_out:输出的通道数 dh,dw:strides大小 name:op的名字
神经网络之ResNet模型的实现（Python+TensorFlow）
不眠旅行
08-12 2万+
各种层数的残差网络： 34-layer的残差网络结构：   ResNet 的核心结构——bottleneck残差模块： 在通道数相同情况下，bottleneck残差模块要比朴素残差模块节省大量的参数，一个单元内的参数少了，就可以做出更深的结构。从上面两个图可以看到，bottleneck残差模块将两个3*3换成了1*1、3*3、1*1的形式，这就达到了减少参数的目的。和Incep...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

董董灿是个攻城狮

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值