深度残差网络下

进入2018，我们开始思考怎样为大家提供更加多元且有趣的内容。机缘巧合，我们找到了几位志同道合的小伙伴们。大家逐渐会在一度AI上看到形式与文风更多样的精彩内容。

上期Tech视频系列，我们介绍了“深度残差网络”的思想，今天，我们带来 "Deep Residual Networks"(深度残差网络)【下】—— 怎样实现深度残差网络！

“随波竺流”深度学习讲解视频系列会在一度AI和 "随波竺流"个人公众号、知乎同步同步推出，欢迎大家关注一度AI和"BoBo"的个人公众号：follow_bobo、知乎账号：蒋竺波，阅读 "BoBo" 的更多原创内容。

文案：随波竺流

编辑：Paul

大家好，我是波波

上期我们讲了resnet的基本原理

今天我们要讲的是Resnet的结构，并且在用代码实现这个Resnet！

相关论文：

【1】《Deep Residual Learning for Image Recognition》

【2】《Identity Mappings in Deep Residual Networks》

下面，我们直接上视频！

整个视频23分钟

我知道你们能看前十分钟了不得

我就直接上代码吧

代码地址如下：

https://github.com/jiangzhubo/Resnet_hekaiming/tree/master/resnet_model

（此源代码非我本人所写，但是我进行了大幅度修改，亲测有效）

下完之后别忘了点赞哦

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而我又知道你估计下完也不会回来点赞的

那你先点了吧（调皮脸.jpg）

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下面我来简单交一下这个代码怎么用吧：

注:tensorflow 我用的是1.1

(1)你会看到两个文件：main_resnet.py, resnet.py

(2)打开main_resnet.py, 定义好你的：batch_size，nb_classes，nb_epoch

(3)Training with Scratch, 就是没有加载Pretrain model 的，注释掉374行，选择375行

(4) Training with Pretrained model, 注释掉375行，选择374行

(5)然后在378行load model.

pretraining model with 50 layers for imagenet 地址 :

WEIGHTS_PATH = 'https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'

今天就暂时讲到这里！！！下期再见！！！

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