SE-RESNET和RESNET在pytorch代码上的区别

SE-ResNet和ResNet都是深度学习中常用的神经网络模型，其中SE-ResNet是在ResNet的基础上加入了SE（Squeeze-and-Excitation）模块，进一步提高了模型的性能。

在Pytorch代码上，SE-ResNet和ResNet的区别主要在于网络结构的定义。SE-ResNet定义了一个SEBlock类，该类包含了Squeeze操作和Excitation操作，可以在ResNet的基础上加上这个类来实现SE-ResNet。

具体来说，SE-ResNet在定义基本块（BasicBlock）和瓶颈块（Bottleneck）时，在每一个块的最后加上了一个SEBlock。例如，在定义BasicBlock时，可以通过下面的代码来实现SE-ResNet：

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.se = SEBlock(planes) # 加入SEBlock

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_planes != self.expansion*planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(self.expansion*planes)
            )

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.bn2(self.conv2(out))
        out = self.se(out) # 应用SEBlock
        out += self.shortcut(x)
        out = F.relu(out)
        return out

可以看到，在上面的代码中，我们在类的初始化函数中加入了一个SEBlock，并在forward函数中应用了该模块。

对于Bottleneck块，也可以通过类似的方式来实现SE-ResNet。

总体来说，SE-ResNet和ResNet的区别只在于网络结构的定义，因此在Pytorch代码实现上也只需要在原有的ResNet上加入SEBlock即可。