基于resnet实现图像分类

要基于ResNet实现图像分类，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

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

2. 加载预训练的ResNet模型：

resnet = models.resnet50(pretrained=True)

3. 替换最后一层（全连接层）的输出单元数以适应分类任务的类别数：

num_classes = 10  # 假设有10个类别
resnet.fc = nn.Linear(resnet.fc.in_features, num_classes)

4. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = resnet(images)
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()