pytorch实现resnet50

ResNet50是一种深度卷积神经网络，它是由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出的。ResNet50的主要特点是使用了残差块（Residual Block）来解决深度神经网络中的梯度消失问题，从而使得网络可以更深，更容易训练。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它可以作为NumPy的替代品，同时也可以利用GPU的性能进行加速计算。PyTorch提供了丰富的工具和接口，可以方便地实现ResNet50网络。

实现ResNet50的步骤如下：
1.导入必要的库和模块，包括torch、torchvision等。
2.定义ResNet50网络结构，包括卷积层、池化层、残差块等。
3.定义损失函数和优化器，如交叉熵损失函数和Adam优化器。
4.加载数据集，包括训练集和测试集。
5.训练模型，包括前向传播、反向传播、参数更新等。
6.评估模型性能，包括