在深度学习领域，ResNet（残差网络）因其强大的性能而备受关注。今天就来聊聊如何用代码实现这一经典模型！😊

首先，我们需要定义一个继承自`nn.Module`的类`ResNet`，这是构建模型的基础。核心在于添加残差块，通过跳跃连接（shortcut connections）有效缓解了深层网络中的梯度消失问题。🌟

每一层的结构通常包括卷积层+BN（Batch Normalization）+ReLU激活函数，再结合跳跃连接形成完整的模块。例如，第一层可能使用7×7的大卷积核进行特征提取，后续则采用多个3×3的小卷积核逐步加深网络。💡

此外，别忘了设置合适的输出维度和池化操作。最后，通过全局平均池化（GAP）将高维特征映射到分类结果上。😎

总之，ResNet不仅理论优雅，实际操作也充满挑战。希望这篇简短分享能帮助大家更好地理解与实现这一里程碑式的架构！🚀

深度学习 PyTorch ResNet