PyTorch ResNet 代码详解与训练结果可视化
简介
本仓库提供了一个使用PyTorch编写的ResNet代码，代码中包含了详细的注释，帮助你理解神经网络的搭建过程。此外，该代码还能够生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，方便你直观地观察模型的训练效果。
功能特点
- 详细注释：代码中包含了详细的注释，解释了每一部分的功能和实现原理，适合初学者学习和理解。
- ResNet模型：实现了经典的ResNet模型，支持多种深度的ResNet结构。
- 训练与测试：代码支持训练和测试过程，能够自动生成训练集和测试集的损失和准确率。
- 结果可视化：训练完成后，代码会自动生成折线图，展示训练集和测试集的损失和准确率的变化趋势。
使用方法
- 克隆仓库：首先，克隆本仓库到本地。
- 安装依赖：确保你已经安装了PyTorch和其他必要的依赖库。
- 运行代码：直接运行代码，开始训练和测试过程。
- 查看结果：训练完成后，代码会自动生成折线图，你可以通过这些图表来分析模型的表现。
文件结构
resnet.py：包含了ResNet模型的实现代码。train.py：训练和测试的主程序。utils.py：包含了一些辅助函数，如数据加载、结果可视化等。README.md：本文件，提供了仓库的介绍和使用说明。
注意事项
- 请确保你的环境已经安装了PyTorch和其他必要的依赖库。
- 在运行代码之前，建议先阅读代码中的注释，以便更好地理解代码的逻辑。
贡献
如果你有任何改进建议或发现了bug，欢迎提交issue或pull request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。