ResNet-110 Python代码及用法详解

本文详细介绍了如何使用Python实现ResNet-110模型，并提供了代码示例。我们首先对ResNet模型类和Bottleneck块类进行了定义，并在ResNet中使用Bottleneck块构建了ResNet-110模型。接下来，我们加载了CIFAR-10数据集并进行了预处理，然后定义了模型参数、损失函数、优化器和评估指标。在训练过程中，我们使用了tf.GradientTape记录了前向计算过程，并通过apply_gradients方法更新模型参数。而在测试过程中，我们使用了测试数据对模型进行了性能评估。最后，我们还提供了实际应用中的注意事项，包括选择合适的超参数、数据规范化、模型优化等。通过阅读本文，您将了解如何在Python环境中使用ResNet-110模型进行深度学习任务。