ResNet残差网络的PyTorch实现及BasicBlock残差块

残差网络（Residual Network）是深度学习中一种非常流行的架构，它通过引入残差连接（residual connection）来解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。在本文中，我们将使用PyTorch实现ResNet残差网络，并详细介绍其中的BasicBlock残差块。

首先，我们需要导入PyTorch库和相关的模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

接下来，我们定义一个BasicBlock类，它是ResNet中的基本残差块。BasicBlock由两个卷积层组成，每个卷积层后面跟着一个批归一化（Batch Normalization）层。在卷积层之间，我们通过残差连接来将输入直接添加到输出上。