class ResNet34(nn.Module): def init(self): super(ResNet34, self).init()参数补全

在 PyTorch 中，`nn.Module` 是定义神经网络层的基本模块。`ResNet34` 类是一个实现了残差网络 (Residual Network) 第 34 层的子类，该模型是由 Microsoft 提出的深度卷积神经网络，用于图像识别任务。`__init__` 方法是初始化方法，它继承自父类 `nn.Module` 的同名方法，用于设置网络的结构和参数。 这里是一个基本的代码片段，展示了如何完成 `ResNet34` 类的 `__init__` 方法，通常会包括一些必要的步骤： ```python import torch.nn as nn class ResNet34(nn.Module): def __init__(self): super(ResNet34, self).__init__() # 调用父类的初始化方法，设置网络层级和属性 # 基本的网络结构部分（如卷积层、池化层、残差块等） self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=64) self.relu = nn.ReLU() self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) # 其他 ResNet-34 特定的部分（可能包含多个 residual blocks 和 avg pool） self.layer1 = self.make_layer(block_type Bottleneck, num_blocks=3, in_channels=64, out_channels=64) self.layer2 = self.make_layer(block_type Bottleneck, num_blocks=4, in_channels=64, out_channels=128, stride=2) self.layer3 = self.make_layer(block_type Bottleneck, num_blocks=6, in_channels=128, out_channels=256, stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block_type Bottleneck, num_blocks=3, in_channels=256, out_channels=512, stride=2) self.avgpool = nn.AvgPool2d(7) # 可能还包括分类器层，如线性层或全连接层 self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) # 注意这里的 num_classes 应根据具体任务调整 def make_layer(self, block_type, num_blocks, in_channels, out_channels, stride=1): layers = [] layers.append(block_type(self.in_channels, out_channels, stride=stride)) self.in_channels = out_channels for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block_type(out_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): # 正常网络前向传播流程 x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) # Flatten the tensor x = self.fc(x) return x #