在tensorflow上调用预训练网络resnet18代码

在TensorFlow中，ResNet-18可以通过使用`tf.keras.applications`模块中的`ResNet18`函数来加载预训练模型，如下所示：

import tensorflow as tf

# 加载预训练的ResNet-18模型
resnet = tf.keras.applications.ResNet18(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(224,224,3))

# 将模型设置为推理模式
resnet.eval()

在此代码中，我们使用了`ResNet18()`函数加载预训练模型，并指定了`weights='imagenet'`参数以加载在ImageNet数据集上预训练的权重。我们还将模型的输入形状设置为`(224,224,3)`，这是ResNet-18的默认输入形状。最后，我们调用`eval()`方法将模型设置为推理模式。

需要注意的是，在TensorFlow中，我们需要使用`tf.keras`模块来构建神经网络模型，而不是像PyTorch中那样使用`torch.nn`模块。