请解释下面的代码：model=resnet18() num_ftrs=model.fc.in_features model.fc=nn.Linear(num_ftrs,10) model.conv1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)

这段代码使用了 PyTorch 深度学习框架，主要做了以下几件事情：

1. 定义了一个名为 "resnet18" 的模型，这是一个 ResNet 模型的一个版本。
2. 定义了一个变量 "num_ftrs"，表示模型中全连接层（fc）的输入特征数。
3. 修改了模型中的全连接层，将输入特征数设置为 "num_ftrs"，输出特征数设置为 10。
4. 修改了模型中第一个卷积层（conv1），将输入通道数设置为1，输出通道数设置为64，卷积核大小设置为(7,7)，步长设置为(2,2)，填充设置为(3,3)，偏置项设置为False。

这段代码是在对预训练的resnet18模型进行修改，将其输入通道数改成1，输出通道数改成10，这样就可以适应新的数据集。