我想用resnet50这个模型

好的，那么可以按照以下步骤使用ResNet50模型：

1. 加载模型和数据集

首先需要加载ResNet50模型，可以使用torchvision库中的models模块来加载，同时也需要加载你的训练集和验证集。

import torch
from torchvision import datasets, models, transforms

# 加载ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 将最后一层替换为一个全连接层，输出维度为标签数量
num_classes = 8
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 定义数据转换
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(size=(224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder('D:/wjd/train', transform=data_transforms)
val_dataset = datasets.ImageFolder('D:/wjd/val', transform=data_transforms)

2. 对数据集进行预测

接下来，需要使用ResNet50模型对训练集和验证集进行预测，并将预测结果保存到列表中。

# 对训练集进行预测
train_preds = []
for i in range(len(train_dataset)):
    inputs, _ = train_dataset[i]
    inputs = inputs.unsqueeze(0)
    outputs = model(inputs)
    _, preds = torch.max(outputs, 1)
    train_preds.append(preds.item())

# 对验证集进行预测
val_preds = []
for i in range(len(val_dataset)):
    inputs, _ = val_dataset[i]
    inputs = inputs.unsqueeze(0)
    outputs = model(inputs)
    _, preds = torch.max(outputs, 1)
    val_preds.append(preds.item())

3. 计算分类准确率

最后，需要将预测结果和真实标签进行比较，计算分类准确率。

import numpy as np

# 计算训练集准确率
train_labels = np.array([label for _, label in train_dataset])
train_acc = np.mean(np.array(train_preds) == train_labels)
print('训练集准确率：{:.2f}%'.format(train_acc * 100))

# 计算验证集准确率
val_labels = np.array([label for _, label in val_dataset])
val_acc = np.mean(np.array(val_preds) == val_labels)
print('验证集准确率：{:.2f}%'.format(val_acc * 100))

这样，你就可以使用ResNet50模型计算出你的训练集和验证集之间的准确率了。