ResNet改进(38)：与Inception模块的融合实现

1.代码介绍

本文将详细解析一个结合了ResNet34和Inception模块的自定义神经网络实现，展示如何通过模块化设计增强经典网络架构。

代码概述

这段代码实现了一个自定义的CNN模型，主要特点包括：

1. 基于预训练的ResNet34架构
2. 在ResNet的初始层后插入自定义的Inception模块
3. 保持模型输出维度兼容性
4. 可配置的类别数量和预训练权重加载

核心组件解析

• InceptionModule类

InceptionModule实现了经典的Inception结构，包含四个并行分支：

class InceptionModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels=64):
        super(InceptionModule, self).__init__()
        
        # 四个分支定义
        self.branch1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_si