resnet-pytorch

from __future__ import print_function
import numpy as np 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# PyTorch implementation of Dilated Residual Network

def conv3x3（planes）:
    ‘‘‘ 3x3 convolution ‘‘‘
    return nn.Conv2d（planes planes kernel_size=（33） padding=（11） bias=False）

class ResBasicBlock（nn.Module）:
    ‘‘‘ basic Conv2D Block for ResNet ‘‘‘
    def __init__（self planes）:

        super（ResBasicBlock self）.__init__（）
        
        self.bn1  = nn.BatchNorm2d（planes）
        self.re1  = nn.ReLU（inplace=True）
        self.cnn1 = conv3x3（planes）
        self.bn2  = nn.BatchNorm2d（planes）
        self.re2  = nn.ReLU（inplace=True）
        self.cnn2 = conv3x3（planes）

    def forward（self x）:
        residual = x
        x = self.cnn2（self.re2（self.bn2（self.cnn1（self.re1（self.bn1（x））））））
        x += residual 
        
        return x

class SpoofSmallResNet256_400（nn.Module）:
    ‘‘‘ small ResNet for 256 by 400 feature map （same NN as SpoofSm