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1.介绍

本文将详细解析一个结合了ResNet和ResNeXt优点的混合模型实现代码，展示如何通过修改ResNet架构来提升模型性能。

代码概述

这段代码实现了一个混合架构的CNN模型，主要特点包括：

1. 基于ResNet34的基础架构
2. 将原始ResNet的基本块替换为ResNeXt块
3. 保留ResNet的整体结构但增强了特征提取能力
4. 可选的预训练权重加载
5. 灵活的输出类别数配置

核心组件解析

1. ResNeXtBlock类

ResNeXt块是该模型的核心创新点，它采用了分组卷积的思想来提高模型的表达能力：

class ResNeXtBlock(nn.Module):expansion = 1def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=32, base_width=4):super(ResNeXtBlock, self).__init__()width = i