🌟ResNet50网络结构搭建(PyTorch)🚀

深度学习的魅力在于构建强大的神经网络模型，而ResNet50正是其中的明星选手！今天，让我们用PyTorch搭建这款神器吧～🔍

首先，了解ResNet50的核心思想——通过引入残差块（Residual Block），有效解决深层网络中的梯度消失问题，让训练更高效。✨在PyTorch中，我们可以通过`torchvision.models`直接调用预训练模型，但亲手搭建更能加深理解哦！💡

开始动手前，确保安装了PyTorch库：`pip install torch torchvision`。接着，定义基本的卷积层和BN层，再组合成经典的残差块。最后，将这些模块串联起来形成完整的ResNet50架构。💪

完成搭建后，可以尝试加载CIFAR-10数据集进行测试，观察模型的表现如何。😎相信通过这次实践，你对深度学习的理解会更加深刻！

深度学习 PyTorch ResNet50