在华为云mindspore框架下，mindspore版本为1.9，使用LSUN数据集构建ResNet18

好的，以下是使用华为云MindSpore框架下的LSUN数据集构建ResNet18的步骤：

1. 首先，您需要下载LSUN数据集。您可以从官方网站（http://lsun.cs.princeton.edu/2017/）下载LSUN数据集。在这个网站上，您可以选择下载LSUN的各种图像数据集，其中包括bedroom、church、conference、dining room、kitchen、living room等数据集。

2. 接下来，您需要使用MindSpore框架来构建ResNet18模型。MindSpore是一个开源的AI计算框架，它支持多种模型的构建，包括ResNet、VGG、Inception等。

3. 在MindSpore框架下，您可以使用Python编写代码。首先，您需要导入MindSpore的相关模块，包括mindspore、mindspore.nn、mindspore.ops等。然后，您可以定义ResNet18模型，包括网络结构、损失函数等。在这里，您可以参考MindSpore官方文档中的ResNet18示例代码（https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/use/data_preparation_and_processing/loading_the_dataset.html）。

4. 接下来，您需要将LSUN数据集加载到MindSpore框架中。在MindSpore中，您可以使用mindspore.dataset模块来加载数据集。在这里，您可以参考MindSpore官方文档中的加载数据集示例代码（https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/use/data_preparation_and_processing/loading_the_dataset.html）。

5. 最后，您可以使用MindSpore框架来训练您的ResNet18模型。在MindSpore中，您可以使用mindspore.train模块来定义训练过程，包括优化器、学习率等。在这里，您可以参考MindSpore官方文档中的训练模型示例代码（https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/use/train_and_evaluate.html）。

希望这些步骤能够帮助您使用LSUN数据集构建ResNet18模型。如果您还有其他问题，请随时与我联系。