如何用resnet写一个输入为1x1维的卷积，输出为3x3多粒度的图片

首先需要明确的是，ResNet是一种残差网络结构，通常用于解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。而针对你的问题，需要使用ResNet结构实现一个输入为1x1维的卷积，输出为3x3多粒度的图片的模型，可以使用ResNet的基本结构实现。

具体实现方法如下：

1. 首先，定义一个1x1的卷积层，其输出通道数为64，输入通道数为1。

import torch.nn as nn

class MyConv(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyConv, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)

2. 接着，定义一个基本块（basic block），包含两个3x3的卷积层和一个残差连接。其中，第一个卷积层的输入通道数为64，输出通道数为64；第二个卷积层的输入通道数为64，输出通道数为128。

class BasicBlock(nn.Module):
    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.stride = stride

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or inplanes != planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(planes)
            )

    def forward(self, x):
        residual = self.shortcut(x)

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out

3. 接着，定义一个多粒度卷积块（multi-scale convolution block），包含三个基本块。其中，第一个基本块的输入通道数为64，输出通道数为128；第二个基本块的输入通道数为128，输出通道数为256；第三个基本块的输入通道数为256，输出通道数为512。

class MultiScaleConv(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiScaleConv, self).__init__()
        self.layer1 = BasicBlock(64, 128, stride=2)
        self.layer2 = BasicBlock(128, 256, stride=2)
        self.layer3 = BasicBlock(256, 512, stride=2)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)

        return x

4. 最后，定义一个ResNet模型，将1x1的卷积层和多粒度卷积块组合起来，输出3x3多粒度的图片。

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.conv = MyConv()
        self.multi_conv = MultiScaleConv()

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.multi_conv(x)

        return x

这样，我们就实现了一个输入为1x1维的卷积，输出为3x3多粒度的图片的ResNet模型。