我们定义了7.6节中描述的Resnet‐18模型。return net我们将根据模型在验证集上的表现来选择模型并调整超参数。下面我们定义了模型训练函数train。

在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（objectdetection）或目标识别（objectrecognition）。目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆

我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet‐18作为源模型。在这里，我们指定pretrained=True以自动下载预训练的模型参数。如果首次使用此模型，则需要连接互联网才能下载。预训练的源模型实例包含许多特征层和一个输出层fc。此划分的主要目的是促进对除输出层以外所有层的模型参数进行微调。下面给出了源模型的成员变量fc。在ResNet的全局平均汇聚层后，全连接层转换为ImageNet