你会用pytorch框架实现resnet网络，识别mnist吗

是的，我可以使用PyTorch框架来实现ResNet网络并进行MNIST数字识别。ResNet是一种深度残差网络结构，特别适用于图像分类任务。MNIST是一个经典的手写数字数据集，常用于测试和验证机器学习模型。

我可以为您提供一个示例代码来实现这个任务。以下是一个简单的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义ResNet模型
class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResNet, self).__init__()
        # 定义网络结构...

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播...

# 加载MNIST数据集
train_dataset = MNIST(root='.', train=True, transform=ToTensor(), download=True)
test_dataset = MNIST(root='.', train=False, transform=ToTensor())

# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 创建ResNet模型实例
model = ResNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在测试集上评估模型
    with torch.no_grad():
        total_correct = 0
        total_samples = 0
        for images, labels in test_loader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total_samples += labels.size(0)
            total_correct += (predicted == labels).sum().item()

        accuracy = total_correct / total_samples
        print(f'Epoch {epoch+1}, Accuracy: {accuracy}')

# 使用训练好的模型进行预测
# ...

请注意，此示例仅提供了一个基本的框架，您可能需要根据实际情况进行适当的修改和调整。希望对您有所帮助！＊＊＊