（python源码）基于ResNet18网络的图像分类算法实现分类

基于ResNet18网络的图像分类算法是一种深度学习中的图像分类方法，它利用了ResNet18这一特定的卷积神经网络结构来实现对图像的分类。 ResNet18的名称来源于其网络中包含的18个卷积层（包括卷积操作和残差块中的卷积层）。它的基本结构包括以下几个部分： 输入层：接收大小为224x224的RGB图像作为输入。 卷积层：共包含4个卷积层，每个卷积层使用3x3的卷积核和ReLU激活函数，用于提取图像的局部特征。 残差块：ResNet18的核心结构是残差块，共包含8个残差块。每个残差块由两个卷积层和一条跳跃连接构成。跳跃连接可以将输入直接连接到输出，使得网络可以学习到残差信息，从而解决深度卷积神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。 全局平均池化层：对特征图进行全局平均池化操作，将特征图转化为一维向量，以便后续的全连接层进行分类。 全连接层：包含一个大小为1000的全连接层，用于最终的分类输出。 输出层：使用softmax激活函数，生成1000个类别的概率分布，以进行图像分类。