pytorch可以调用resnet50吗

PyTorch确实可以调用预训练的ResNet50模型。ResNet50是深度残差网络的一种，它包含了50层卷积层和其他网络结构。在PyTorch中，可以非常方便地使用torchvision模块来获取预训练的ResNet50模型，并且可以将其用于图像分类、特征提取等任务。使用预训练模型可以利用在大规模数据集上训练得到的特征，对于很多计算机视觉任务可以起到加速学习和提高准确率的作用。

具体步骤如下：
1. 首先需要安装PyTorch和torchvision库。
2. 使用torchvision.models中的resnet50函数直接创建一个预训练的ResNet50模型。
3. 通过模型的eval()方法将其设置为评估模式，这通常用于在预测时禁用某些层（例如Dropout层和Batch Normalization层）的训练模式。
4. 可以对模型进行前向传播，将输入图像数据传递给模型，并获取输出结果。

示例代码如下：

import torch
import torchvision.models as models

# 获取预训练的ResNet50模型
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
resnet50.eval()

# 假设input_tensor是输入到模型中的数据
# output = resnet50(input_tensor)  # 进行前向传播得到输出