如果我使用resnet模型,该如何修改 model = model_load(class_num=len(class_names))

当你使用ResNet模型，并且想加载预训练权重并将其适配到你的特定分类任务（`class_num=len(class_names)`），你首先需要导入合适的ResNet模型库，例如PyTorch的`torchvision.models`。假设你已经有了预训练的ResNet模型，如ResNet18、ResNet50等，以下是基本步骤：

from torchvision import models
import torch.nn as nn

# 定义你的类别数量
class_num = len(class_names)

# 初始化对应层数的ResNet模型（这里以ResNet18为例）
if class_num == 1000:  # ResNet默认的最后一层是1000分类，如果需要自定义类别数，则需修改最后一层
    model = models.resnet18(pretrained=True)
else:
    # 将模型的最后分类层替换为你定义的类别数量
    model = models.resnet18(pretrained=True)
    num_features = model.fc.in_features
    model.fc = nn.Linear(num_features, class_num)  # 使用nn.Linear创建一个新的全连接层

# 加载预训练的权值
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_resnet.pth'))

# 如果需要启用冻结部分网络，只训练新添加的全连接层
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
model.fc.requires_grad = True

记得将`'pretrained_resnet.pth'`替换为实际的预训练模型路径。完成以上步骤后，模型已经准备好用于你的`class_names`类别的分类任务了。