【源码】基于PyTorch的SEnet网络仿真

项目简介

本项目基于PyTorch框架实现了带有注意力机制的ResNet网络模型，是一个深度卷积神经网络，主要用于图像分类任务。项目实现了SELayer、ResidualBlock等模块，还提供了Se_ResNet18、Se_ResNet34、SEResNet50、SEResNet101和SEResNet152等多种不同深度的ResNet模型。

项目的主要特性和功能

1. SELayer：实现注意力机制模块，利用全局平均池化和全连接网络为每个通道生成权重，应用于输入特征图以提升模型性能。
2. ResidualBlock：实现残差模块，解决深度神经网络的梯度消失问题。每个残差块含两个卷积层，卷积层后有批量归一化和ReLU激活，且在第一个卷积后加入SELayer。
3. ResNet模型：主模型类，基于残差网络构建深度模型。模型包含多层，每层由多个ResidualBlock组成，通过初始卷积层处理输入图像，逐步提取特征，最后经全局平均池化和全连接层得出分类结果。
4. 多种网络结构：提供多种不同深度的ResNet模型，方便用户按需选择进行训练和测试。

安装使用步骤

假设用户已安装PyTorch和torchvision库，且已下载本项目的源码文件： 1. 在Python环境中导入所需的库和模块。 2. 根据需要选择并实例化一个ResNet模型（例如Se_ResNet50）。 3. 准备数据集并进行必要的预处理。 4. 使用选定的数据集训练模型。 5. 使用训练好的模型进行预测或测试。

注意事项

• 本项目仅提供网络定义和基本训练框架，用户需自行准备数据集并进行预处理。
• 本项目旨在提供基本框架和工具集，用户需根据自身任务和数据集进行调整和优化。
• 使用代码前，请确保了解并遵守相关文件的版权声明和使用协议。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】