resnet50・Resnet50预训练，

增云 2025年9月13日 19:15:13 IT运维 3

如何使用resnet50训练自己的模型

1、使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载ResNet50模型。根据自己的数据集和任务需求，对模型进行适当的修改，如调整输入尺寸、修改输出层等。可以选择加载预训练的权重进行微调，或者从头开始训练模型。配置训练参数并训练模型：配置训练参数，包括学习率、批量大小、训练轮次等。

（图片来源网络，侵删）

2、为了将模型部署到EASY-EAI-Nano设备上，需要通过rknn-toolkit工具将onnx模型转换为rknn模型。首先，准备模型转换环境，下载并安装rknn-toolkit到ubuntu104中，执行一系列命令配置环境，确保工具成功加载。

3、在线推理获取测试图片：准备用于测试的手写数字图片。模型识别：使用训练得到的mnist.onnx模型对测试图片进行识别，并显示推理结果。离线推理获取ResNet50模型：从PyTorch框架中获取ResNet50模型。模型转换：将ResNet50模型转换为适用于升腾AI处理器的格式。

4、参考Caffe ResNet-50网络的实现样例，首先在当前目录下创建 git 子目录，克隆 ascend/samples 仓库，进入 python/level2_simple_inference/1_classification/vpc_resnet50_imagenet_classification 目录。

...人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

Python开发语言：Python以其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区支持，成为构建此类智能识别系统的理想选择。TensorFlow框架：TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架，特别适合构建和训练深度学习模型。它提供了丰富的API和工具，使得模型的构建、训练和部署变得更加简单高效。

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实验结果显示，ResNet50 在训练误差上优于 ResNet18，且在数据量充足时训练效率更高，这证明了 ResNet50 的设计有效提高了模型的拟合能力和训练效率。总结：通过上述步骤，成功使用 TensorFlow 实现了 ResNet 模型，并通过实验验证了残差连接的有效性。

使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载ResNet50模型。根据自己的数据集和任务需求，对模型进行适当的修改，如调整输入尺寸、修改输出层等。可以选择加载预训练的权重进行微调，或者从头开始训练模型。配置训练参数并训练模型：配置训练参数，包括学习率、批量大小、训练轮次等。

ResNet50结构

1、ResNet50的整体结构可以分为5个阶段（Stage），每个阶段由不同数量的Bottleneck模块组成。图中还展示了输入（INPUT）和输出（OUTPUT）的形状，以及每个阶段的输出形状。ResNet50结构详解 Stage 0 输入：形状为（3，224，224），表示通道数为3（RGB），高度和宽度均为224。

2、ResNet50结构 ResNet50是一种深度残差网络，其结构设计旨在解决深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而允许网络尽可能地加深。ResNet50通过引入残差连接（residual connections）来实现这一点，这些连接允许网络学习输入和输出之间的残差，而不是直接学习整个映射。

3、Resnet50的网络结构相对复杂，但基本上可以看作是由多个残差块堆叠而成。每个残差块内部包含多个卷积层和激活函数，通过残差连接将输入和输出相加，形成残差结构。整个网络通过堆叠这些残差块，实现了深度的增加和特征提取能力的提升。

4、ResNet50网络结构主要由输入层、多个残差块（Residual Blocks）、全局平均池化层（Global Average Pooling）和全连接层（Fully Connected Layer）组成。输入层：ResNet50的输入通常是一个224x224x3的图像，其中224x224是图像的宽度和高度，3是颜色通道（RGB）。

5、ResNet50结构 ResNet（深度残差网络）旨在解决深层网络训练时的准确率下降问题。传统的深层网络在训练过程中容易过拟合，而ResNet通过引入残差结构，允许网络更深入地学习复杂特征。残差映射 ResNet提出两种映射方式：Identity Mapping（恒等映射）和Residual Mapping（残差映射）。

6、ResNet50 的网络结构主要由输入层、卷积层、残差模块、全局平均池化层和全连接层组成。输入层：通常接受固定大小的图像输入，例如 224x224 像素的图像。卷积层：在输入层之后，通常有一个或多个卷积层用于初步提取图像特征。

resnet50有啥参数要调吗

ResNet-50有多个参数可以进行调整。这些参数对模型的性能有着重要影响，主要包括以下几个方面：超参数学习率：决定了权重更新的幅度，对模型的收敛速度和稳定性至关重要。合理的学习率设置可以加快训练过程，避免模型陷入局部最优解。Batch size：影响每次更新权重时使用的样本数量。

Retinanet网络通过采用ResNet50作为backbone、FPN层进行多尺度特征融合以及Focal Loss解决正负样本不平衡问题，实现了对二阶段网络的全面超越，在目标检测任务中取得了良好的效果。

ResNet50小模型推理时的显存估算至少需要4GB显存的GPU（如NVIDIA GTX 1050 Ti及以上）或等效的CPU（但性能会显著下降）。以下是对该估算的详细解释：硬件门槛 GPU：ResNet50小模型在推理时，至少需要4GB显存的GPU。例如，NVIDIA GTX 1050 Ti及以上型号的GPU可以满足这一需求。

特点：提供更多隐层，适用于复杂任务。资源需求：内存需求大，训练时间长，需控制batch_size。图像尺寸影响：图像尺寸变化会影响全连接层，需重新训练。retrained_dl_classifier_resnet50.hdl 特点：对复杂任务表现出色，稳定性强。图像尺寸调整影响：图像尺寸调整影响小。

ResNet18：包含18个卷积层，使用BasicBlock结构。浅层网络如ResNet18的layer1保持特征尺寸不变，而layer4则通过downsample层进行降采样。ResNet50：使用Bottleneck结构，其layer1先升维再连接，随后的层进行降采样和连接。这种结构有助于减少计算量和参数数量，同时保持模型的表达能力。

resnet50小模型推理显存估算

MB。根据resnet50学习模型官网显示，resnet50的权值参数为24MB，显存占用约4G。ResNet50是一种深度学习模型，是由微软研究院的研究员提出的，这个模型是在2015年的ImageNet比赛中获得了第一名，准确率比前一年的获胜者提高了6%。

膨胀率（在引入空洞卷积时）：决定了卷积核中像素的间隔，从而影响感受野的大小。通过调整膨胀率，可以在不增加计算复杂度的前提下扩大感受野，提高模型对图像全局特征的捕捉能力。总的来说，ResNet-50的参数调优是一个复杂的过程，需要根据具体任务和数据进行细致的调整。

为什么resnet34与resnet50的block结构不同?

ResNet34与ResNet50的block结构不同，主要是因为它们采用了不同的残差卷积模块设计以适应不同的网络深度和复杂度。具体来说：ResNet34的block结构：ResNet34采用了较为简单的残差卷积模块，即两次卷积后再进行特征图的叠加。

在代码实现上，ResBlock1对应第一种残差卷积块，而ResBlock2对应第二种形式。VGG19结构被拆分为34层串联式结构和34层残差卷积结构，实线部分代表残差卷积块，虚线部分表示通道数的增加。图4展示了ResNet残差神经网络结构，ResNet18和34基于左边的结构构建，而ResNet50、101和152基于右边的结构。

ResNet34：与ResNet18相比，ResNet34具有更多的层数和更宽的卷积层。它包含34个卷积层，同样包含多个残差块。由于层数的增加，ResNet34能够捕获更多的特征信息，因此在一些较大的数据集上表现更好。ResNet50：这是一个中等深度的网络模型，包含50个卷积层。

ResNet的整体结构可以分为两类：基于BasicBlock的浅层网络（ResNet18， 34）和基于Bottleneck的深层网络（ResNet50， 101， 152）。每种ResNet都包含4个layer（不包括最初的7×7卷积层和3×3最大池化层），每个layer由若干Block搭建而成。Block类型 BasicBlock 适用于浅层网络ResNet18和ResNet34。

ResNet模型在不同版本之间在结构上有所差异。例如，v1版本采用conv BN Relu的顺序，而v2版本则采用preact结构。通过调整残差分支和BN的位置，ResNet的优化性和表达能力得到了进一步的提升。总结 ResNet模型通过引入残差连接，解决了深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

这种结构在保证性能的同时，显著降低了计算量。总结：ResNet的残差结构通过引入跳跃连接，有效地缓解了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得训练更深的网络成为可能。BasicBlock和Bottleneck作为ResNet中的两种主要残差结构，分别适用于不同深度的模型，共同推动了深度学习领域的发展。