将长度为1024，频率为25600的时域信号通过stft变成可以输入二维resnet18的时频图的pytorch代码

以下是将长度为1024，频率为25600的时域信号通过STFT变成可以输入二维ResNet18的时频图的PyTorch代码：

import numpy as np
import torch
import torchaudio
from torchvision import transforms

# 定义STFT参数
n_fft = 1024
hop_length = 512

# 定义预处理变换
transform = transforms.Compose([
    torchaudio.transforms.Spectrogram(n_fft=n_fft, hop_length=hop_length),
    torchaudio.transforms.AmplitudeToDB()
])

# 生成随机时域信号
signal = torch.randn(1, 25600)

# 进行STFT变换并进行预处理
spectrogram = transform(signal)

# 将时频图转成二维张量
spectrogram = torch.unsqueeze(spectrogram, 0)

# 输入ResNet18模型进行分类或回归
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet18', pretrained=True)
output = model(spectrogram)

其中，我们使用了PyTorch的`torchaudio`模块中的`Spectrogram`函数进行STFT变换，并使用`AmplitudeToDB`函数对结果进行预处理。最后，将得到的时频图转成二维张量传入ResNet18模型进行分类或回归。