参考了网上的一些代码，对resnet有了更深入的理解。因此做了两个类，一个是ResidualChunk，一个是ResNet18。如果使用了nn.BatchNorm2d,则在conv函数中设置bias是无用的，可以设置为False。

在下面会列出来实践的代码，其中，ResidualChunk学习到的三点内容是：

#ResidualChunk
#第一点
# 如果stride=2，则图像的长和宽会降采样一倍
# 如果stride=1，则长和宽是不变的，输出的长和宽是多大，输出的就是多大
#第二点
# in_channel 和 out_channel  如果不一样  则加法 无法加起来
#因此需要 用conv(in_channel,out_channel, kernel_size =1, padding =0, stride =2)来改变通道数和图像长宽
#stride=2则图像降采样一倍，并且out_channel设置号，则通道数也满足了拼接
#第三点
#每一个layer有两层迭代，第一层迭代具有降采样和通道变换，第二层的时候，没有降采样，也没有通道数量的改变

其中，ResNet18的过程是：

#ResNet18
#处理过程，输入3*32*32的层
#conv1 变换得到 64*32*32
#layers1 变换得到 64*32*32
#layers2 变换得到 128* 16*16
#layers3 变换得到 256 * 8 *8
#layers4 变换得到 512 * 4 *4
#avg_pool2d 变换得到 512*1*1
#view(out_x.size(0),-1) 得到512
#nn.Linear(512,numClass) 512*10，最后得到10类，选择最大的一个数字作为目标判别出来的类

代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Func#注意一点就是如果要使用BatchNormal ，则可以设置bias=False，因为均值和方差和 统一加一个bias无关了#ResNet18
#处理过程，输入3*32*32的层
#conv1 变换得到 64*32*32
#layers1 变换得到 64*32*32
#layers2 变换得到 128* 16*16
#layers3 变换得到 256 * 8 *8
#layers4 变换得到 512 * 4 *4
#avg_pool2d 变换得到 512*1*1
#view(out_x.size(0),-1) 得到512
#nn.Linear(512,numClass) 512*10，最后得到10类，选择最大的一个数字作为目标判别出来的类class ResidualChunk(nn.Module):def __init__(self, inchannel, outchannel, stride = 1):super(ResidualChunk, self).__init__()self.verticalLine = nn.Sequential(nn.Conv2d(inchannel,outchannel,kernel_size=3,stride=stride,padding=1,bias=False),nn.BatchNorm2d(outchannel),nn.ReLU(),nn.Conv2d(outchannel,outchannel,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=False),nn.BatchNorm2d(outchannel),)self.resLine = nn.Sequential()if stride != 1 or inchannel != outchannel:self.resLine = nn.Sequential(nn.Conv2d(inchannel,outchannel,kernel_size=1,padding=0,stride=stride,bias=False),nn.BatchNorm2d(outchannel))def forward(self,x):vertical_out_x = self.verticalLine(x)vertical_out_x += self.resLine(x)x = Func.relu(vertical_out_x)return xclass ResNet18(nn.Module):def __init__(self,ResidualBlock, numClass):super(ResNet18, self).__init__()self.inChannel = 64self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=1,padding=3,bias=False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(),)self.layers1 = self.make_layer(ResidualChunk,64,2,stride = 1)self.layers2 = self.make_layer(ResidualBlock,128,2,stride = 2)self.layers3 = self.make_layer(ResidualBlock,256,2,stride= 2)self.layers4 = self.make_layer(ResidualBlock,512,2,stride = 2)self.fc = nn.Linear(512,numClass) #几个分类def make_layer(self,basicNet, channels, num_repeate, stride):strides = [stride] + [1] * (num_repeate - 1)layers = []for stride in strides:layers.append(basicNet(self.inChannel,channels,stride)),self.inChannel = channels  #每一次保留下一次的输入通道数量return nn.Sequential(*layers)def forward(self,x):out_x = self.conv1(x)out_x = self.layers1(out_x)out_x = self.layers2(out_x)out_x = self.layers3(out_x)out_x = self.layers4(out_x)out_x = Func.avg_pool2d(out_x,4)out_x = out_x.view(out_x.size(0),-1)out_x = self.fc(out_x)return out_xresnet = ResNet18(ResidualChunk,10)
data = torch.randn(1,3,32,32)
out = resnet(data)
print(resnet)
print(out)

最后的几行代码是测试网络是否执行顺利

resnet = ResNet18(ResidualChunk,10)
data = torch.randn(1,3,32,32)
out = resnet(data)
print(resnet)
print(out)

out是一个长度为10的张量，因此是正确的。