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知识点回顾：

1. 预训练的概念
2. 常见的分类预训练模型
3. 图像预训练模型的发展史
4. 预训练的策略
5. 预训练代码实战：resnet18

作业：

1. 尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同
2. 尝试通过ctrl进入resnet的内部，观察残差究竟是什么 

一、在 CIFAR10 上对比如下其他的预训练模型

可以选择不同的预训练模型，如 VGG16、Inception V3 等，对比它们在 CIFAR10 数据集上的训练时间、准确率等指标。以下是使用 VGG16 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import vgg16# 数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),  # Inception 和 VGG 要求输入图像大小为 224x224transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])# 加载 CIFAR10 数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,shuffle=True, num_workers=2)testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,shuffle=False, num_workers=2)# 加载预训练的 VGG16 模型
model = vgg16(pretrained=True)
num_ftrs = model.classifier[6].in_features
model.classifier[6] = nn.Linear(num_ftrs, 10)  # 修改最后一层全连接层以适应 CIFAR10 的 10 个类别# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)# 训练模型
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)for epoch in range(2):  # 训练 2 个 epochrunning_loss = 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 个 mini-batches 打印一次print(f'[{epoch + 1}, {i + 1:5d}] loss: {running_loss / 2000:.3f}')running_loss = 0.0print('Finished Training')

 二、尝试通过 ctrl 进入 ResNet 的内部，观察残差究竟是什么

在 PyTorch 中，如果你使用的是 PyCharm 等 IDE，可以按住 Ctrl 键并点击 resnet18 函数，进入 torchvision.models.resnet 模块。在该模块中，可以找到 BasicBlock 类，它实现了 ResNet 的残差块。

class BasicBlock(nn.Module):expansion = 1def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1,base_width=64, dilation=1, norm_layer=None):super(BasicBlock, self).__init__()if norm_layer is None:norm_layer = nn.BatchNorm2dif groups != 1 or base_width != 64:raise ValueError('BasicBlock only supports groups=1 and base_width=64')if dilation > 1:raise NotImplementedError("Dilation > 1 not supported in BasicBlock")# Both self.conv1 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)self.bn1 = norm_layer(planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.conv2 = conv3x3(planes, planes)self.bn2 = norm_layer(planes)self.downsample = downsampleself.stride = stridedef forward(self, x):identity = xout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)if self.downsample is not None:identity = self.downsample(x)out += identity  # 这一行实现了残差连接out = self.relu(out)return out

在 forward 方法中， out += identity 这一行实现了残差连接。 identity 是输入的原始特征图， out 是经过两层卷积和批量归一化处理后的特征图，将它们相加后再通过 ReLU 激活函数，使得模型可以学习到输入和输出之间的残差信息。