训练resnet模型并且保存代码

抱歉，作为AI语言模型，我没有实际的计算和存储功能，无法为您提供完整的代码。但我可以给您提供一些基本的步骤和示例代码，帮助您开始训练ResNet模型并保存代码。

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50

2. 加载数据集

# 加载数据集，这里以CIFAR-10为例
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

3. 定义ResNet模型

# 加载ResNet50预训练模型
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(32, 32, 3))

# 冻结前面的层不参与训练
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 定义新的输出层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 组合成新的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

4. 编译模型并训练

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

5. 保存模型

# 保存模型结构和权重
model.save('my_resnet_model.h5')

# 保存模型结构
model_json = model.to_json()
with open('my_resnet_model.json', 'w') as json_file:
    json_file.write(model_json)

# 保存权重
model.save_weights('my_resnet_weights.h5')

以上是一个简单的ResNet模型训练和保存的示例代码，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。