ResNet50是一个经典的特征提取网络结构，虽然Pytorch已有官方实现，但为了加深对网络结构的理解，还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是，笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的，只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出，并没有用图像数据集训练过该网络（后续会用图像数据集测试并更新博客）。

1 预备理论

在动手搭建ResNet50以前，首先需要明确ResNet系列网络的基本结构，其次复习与卷积相关的几个知识点，以便更好地理解网络中间输出维度的变化。

1.1 ResNet系列

1.1.1 几种网络基本配置

ResNet原文中的表格列出了几种基本的网络结构配置：

在这里插入图片描述

从上表可以看出，对于不同深度的ResNet有以下几个特点，请特别关注（3）（4）：

（1）起始阶段都经历了相同的conv1和maxpool的过程。

（2）不同深度的ResNet都是由基本残差块堆叠而成。 18,34-layer的基本模块记为Basicblock，包含2次卷积；50,101,152layer的基本模块记为Bottleneck，包含3次卷积（1.1.2节会详细说明）。

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n-layer确定的情况下，称i阶段为convi_x过程，i∈{2,3,4,5}：

（3）2阶段堆叠的残差块完全相同。 因为输入到输出是56→56，无下采样过程。

（4）3至5阶段堆叠的第一个残差块和其余残差块是不同的。 解释：每个阶段均对特征图像大小进行下采样。以50layer–conv3_x为例，仔细思考残差块的堆叠模式可以发现，下采样过程发生在4个堆叠残差块中的第一个，因为这里实现了特征图尺寸从56→28的过程；而对于其余3个残差块，特征图的维度全部是28→28，因此这3个的结构是完全相同的（如果这里我没有表述清楚，可以参看下面的图和末尾的表）。其余阶段同理。

1.1.2 基本残差块的两种模式

以下将以问答的形式来理解基本残差块的两种模式，由于本文关注ResNet50的实现，因此以下以Bottleneck为例说明，对于Basicblock可以类比。

为什么需要下采样?

下采样是才特征提取网络中经常使用的操作，潜在的作用是增强特征的变换不变性，减少特征参数防止过拟合，具体表现为特征图像尺寸逐渐缩小，通道数逐渐增加。
为什么Bottleneck有两种模式？

请回顾1.1.1节中的表格，对于绿色交界处，特征图维度不变，而对于红色交界，特征图维度变化，说明这里需要进行一次下采样。以50layer–conv3_x为例，这一阶段共堆叠了4个残差块。红色交界有一次下采样，并且在第一个残差块实现，我们称其为Bottleneck_down；对于后面3个残差块，特征图的尺寸均不发生变化，不进行下采样，记为Bottleneck_norm。具体可以参考下面的红绿线辅助理解。这一规律对于conv3_x, conv4_x, conv5_x都是成立的。

特别的是，对于conv2_x，其堆叠的残差块都是相同的。
下采样的卷积实现思路?

在PyTorch中使用nn.Conv2d实现卷积，通常会使用的参数如下：
```
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, bias=True)
```
因此实现下采样会用到如下操作（虽然还不够具体，是个思路雏形）：
- 特征图尺寸减半：卷积步长stride=2。
- 特征图通道加倍：卷积核数目out_channels=4*in_channels（因为H/2,W/2，特征图缩小为1/4，所以通道数x4）。
下采样的具体实现？

参照上面的思路，Bottleneck的两种模式如下：实现的关键点就是我们需要判断出当前位置需要哪种模式，并设置正确的卷积步长。具体实现请参看2.1节。

1.2 2维卷积后的特征图维度变化

下面我们来回顾一下卷积的过程前后输入特征图维度的变化。

下图是一个k x k x C_in大小的卷积核在 H_in x W_in x C_in 大小的特征图上进行二维卷积的过程。对于单个卷积核而言，它将在 H_in x W_in 的平面上进行滑动，并按照一下公式输出一张维度为 H_out x W_out x 1 大小的特征图；而输出特征图的数量取决于卷积核的数量filter_num。
在这里插入图片描述

2 代码实现

以下我们分别将Bottleneck和ResNet50作为类来实现，而Bottleneck是ResNet50中堆叠的基本残差块。

2.1 Bottleneck实现

为了实现Bottleneck的两种模式配置，我们需要利用downsample控制shortcut支路特征图尺寸和通道数变换（这里先知道downsample的功能即可，具体实现见ResNet类）。

这里解释一下，downsample是shortcut支路的网络结构。如果当前残差块的输入和输出的特征维度大小相同，那么shortcut的输出直接继承原始输入x就好的（代码中暂存为了identity变量）；而如果当前残差块的输入与输出特征图的尺寸大小和通道数不一致，即需要在shortcut支路也完成下采样的操作。

def forward(self, x):identity = x    # 将原始输入暂存为shortcut的输出if self.downsample is not None:identity = self.downsample(x)   # 如果需要下采样，那么shortcut后:H/2，W/2。C: out_channel -> 4*out_channel(见ResNet中的downsample实现)

以下是Bottleneck类的完整实现，可以对照ResNet50的表格查看。

# todo Bottleneck
class Bottleneck(nn.Module):"""__init__in_channel：残差块输入通道数out_channel：残差块输出通道数stride：卷积步长downsample：在_make_layer函数中赋值，用于控制shortcut图片下采样 H/2 W/2"""expansion = 4   # 残差块第3个卷积层的通道膨胀倍率def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None):super(Bottleneck, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=1, stride=1, bias=False)   # H,W不变。C: in_channel -> out_channelself.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=out_channel)self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1)  # H/2，W/2。C不变self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_features=out_channel)self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel*self.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False)   # H,W不变。C: out_channel -> 4*out_channelself.bn3 = nn.BatchNorm2d(num_features=out_channel*self.expansion)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.downsample = downsampledef forward(self, x):identity = x    # 将原始输入暂存为shortcut的输出if self.downsample is not None:identity = self.downsample(x)   # 如果需要下采样，那么shortcut后:H/2，W/2。C: out_channel -> 4*out_channel(见ResNet中的downsample实现)out = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)out = self.relu(out)out = self.conv3(out)out = self.bn3(out)out += identity     # 残差连接out = self.relu(out)return out

2.2 ResNet50实现

ResNet中，conv1与其后的maxpool是不重复的，需要单独实现，而conv2,3,4,5_x中的则利用make_layer函数实现对基本残差块Bottleneck的堆叠。这里我们单独看一下make_layer是怎么实现的。

def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1):"""block: 堆叠的基本模块channel: 每个stage中堆叠模块的第一个卷积的卷积核个数，对resnet50分别是:64,128,256,512block_num: 当期stage堆叠block个数stride: 默认卷积步长"""downsample = None   # 用于控制shorcut路的if stride != 1 or self.in_channel != channel*block.expansion:   # 对resnet50：conv2中特征图尺寸H,W不需要下采样/2，但是通道数x4，因此shortcut通道数也需要x4。对其余conv3,4,5，既要特征图尺寸H,W/2，又要shortcut维度x4downsample = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.in_channel, out_channels=channel*block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), # out_channels决定输出通道数x4，stride决定特征图尺寸H,W/2nn.BatchNorm2d(num_features=channel*block.expansion))layers = []  # 每一个convi_x的结构保存在一个layers列表中，i={2,3,4,5}layers.append(block(in_channel=self.in_channel, out_channel=channel, downsample=downsample, stride=stride)) # 定义convi_x中的第一个残差块，只有第一个需要设置downsample和strideself.in_channel = channel*block.expansion   # 在下一次调用_make_layer函数的时候，self.in_channel已经x4for _ in range(1, block_num):  # 通过循环堆叠其余残差块(堆叠了剩余的block_num-1个)layers.append(block(in_channel=self.in_channel, out_channel=channel))return nn.Sequential(*layers)   # '*'的作用是将list转换为非关键字参数传入

注意：这里我们首先判断是否需要对shortcut支路进行下采样，然后生成了对应的downsample网络结构。判断条件是：stride!=1 （当前阶段需要对特征图下采样）or in_channel != channel * block.expansion（由于进行了下采样，输出特征图通道数x4，不再与输入相等。eg. 对于conv3_x的第一个block，stride=2，因此需要下采样；而对于第二个block，stride=1，in_channel = channel * block.expansion，即512=128 * 4，因此不需要下采样）。然后，我们再将downsample传入block(即Bottleneck)中，作为shortcut支路下采样结构的具体实现。

参考表格中ResNet50的参数进行网络搭建，ResNet类的完整实现如下。

# todo ResNet
class ResNet(nn.Module):"""__init__block: 堆叠的基本模块block_num: 基本模块堆叠个数,是一个list,对于resnet50=[3,4,6,3]num_classes: 全连接之后的分类特征维度_make_layerblock: 堆叠的基本模块channel: 每个stage中堆叠模块的第一个卷积的卷积核个数，对resnet50分别是:64,128,256,512block_num: 当期stage堆叠block个数stride: 默认卷积步长"""def __init__(self, block, block_num, num_classes=1000):super(ResNet, self).__init__()self.in_channel = 64    # conv1的输出维度self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)     # H/2,W/2。C:3->64self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)     # H/2,W/2。C不变self.layer1 = self._make_layer(block=block, channel=64, block_num=block_num[0], stride=1)   # H,W不变。downsample控制的shortcut，out_channel=64x4=256self.layer2 = self._make_layer(block=block, channel=128, block_num=block_num[1], stride=2)  # H/2, W/2。downsample控制的shortcut，out_channel=128x4=512self.layer3 = self._make_layer(block=block, channel=256, block_num=block_num[2], stride=2)  # H/2, W/2。downsample控制的shortcut，out_channel=256x4=1024self.layer4 = self._make_layer(block=block, channel=512, block_num=block_num[3], stride=2)  # H/2, W/2。downsample控制的shortcut，out_channel=512x4=2048self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))  # 将每张特征图大小->(1,1)，则经过池化后的输出维度=通道数self.fc = nn.Linear(in_features=512*block.expansion, out_features=num_classes)for m in self.modules():    # 权重初始化if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1):downsample = None   # 用于控制shorcut路的if stride != 1 or self.in_channel != channel*block.expansion:   # 对resnet50：conv2中特征图尺寸H,W不需要下采样/2，但是通道数x4，因此shortcut通道数也需要x4。对其余conv3,4,5，既要特征图尺寸H,W/2，又要shortcut维度x4downsample = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.in_channel, out_channels=channel*block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), # out_channels决定输出通道数x4，stride决定特征图尺寸H,W/2nn.BatchNorm2d(num_features=channel*block.expansion))layers = []  # 每一个convi_x的结构保存在一个layers列表中，i={2,3,4,5}layers.append(block(in_channel=self.in_channel, out_channel=channel, downsample=downsample, stride=stride)) # 定义convi_x中的第一个残差块，只有第一个需要设置downsample和strideself.in_channel = channel*block.expansion   # 在下一次调用_make_layer函数的时候，self.in_channel已经x4for _ in range(1, block_num):  # 通过循环堆叠其余残差块(堆叠了剩余的block_num-1个)layers.append(block(in_channel=self.in_channel, out_channel=channel))return nn.Sequential(*layers)   # '*'的作用是将list转换为非关键字参数传入def forward(self, x):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 = torch.flatten(x, 1)x = self.fc(x)return x

2.3 伪输入测试

我们在建立Bottleneck与ResNet这两个类的基础之上，再在当前脚本的末尾增加如下代码，即可利用伪输入进行网络输出维度测试。注意：这里设定的网络分类个数为1000，可以根据分类任务自行调整。

def resnet50(num_classes=1000):return ResNet(block=Bottleneck, block_num=[3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes)if __name__ == '__main__':input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # B C H Wprint(input.shape)ResNet50 = resnet50(1000)output = ResNet50.forward(input)print(ResNet50)