resnet18实现图片分类

好的，针对您的问题，我可以提供以下的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet18模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

# 将ResNet18的最后一层替换为全连接层，输出类别数为10（示例）
num_classes = 10
resnet18.fc = nn.Linear(resnet18.fc.in_features, num_classes)

# 设置训练参数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet18.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 加载数据集并进行训练
# ...

# 在测试集上进行测试
# ...

上述代码中，我们使用了PyTorch中的`resnet18`模型，并将其最后一层替换为一个全连接层，该全连接层的输出类别数为10（示例）。然后，我们设置了训练参数（损失函数、优化器等），并加载数据集进行训练。最后，在测试集上进行测试。