将pytorch训练的resnet分类模型部署到Django框架的浏览器上应该怎么做呢，步骤是什么，能给我一个可运行的代码实例吗

部署 PyTorch 训练的 ResNet 模型到 Django 框架中的浏览器上需要以下步骤：

1. 将模型导出为 ONNX 格式，使用 `torch.onnx.export()` 函数导出模型。例如：

import torch
import torchvision.models as models

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(resnet18, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

2. 在 Django 中创建输入页面和输出页面。

3. 在输入页面中添加一个上传文件的表单，允许用户上传图片。

<form method="post" enctype="multipart/form-data">
  {% csrf_token %}
  <input type="file" name="image">
  <button type="submit">Submit</button>
</form>

4. 在 Django 中编写视图函数，处理用户上传的图像文件并将其转换为 PyTorch 张量。

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

def classify(request):
    if request.method == 'POST' and request.FILES['image']:
        # Load the model
        model = torch.onnx.load("resnet18.onnx")
        # Preprocess the image
        img = request.FILES['image'].read()
        img = Image.open(io.BytesIO(img))
        transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize(256),
            transforms.CenterCrop(224),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(
                mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
        img = transform(img)
        # Make a prediction
        with torch.no_grad():
            output = model(img.unsqueeze(0))
        # Render the output page
        return render(request, 'output.html', {'prediction': output.argmax().item()})
    else:
        return HttpResponse("Please upload an image.")

5. 在输出页面中显示模型的预测结果。

<p>The model predicts that the image belongs to class {{ prediction }}.</p>

6. 运行 Django 服务器并访问输入页面，上传一张图片即可看到模型的预测结果。

完整的 Django 代码示例可以参考以下链接：

https://github.com/pytorch/serve/tree/master/examples/image_classifier/django_demo