用pytorch写一个ResNet

用 PyTorch 实现 ResNet 需要以下步骤：

1. 定义 ResNet 的基本单元，也就是残差块，它包括两个卷积层和一个残差跳跃；
2. 定义 ResNet 的不同版本，每个版本可以通过组合多个残差块实现；
3. 定义整个 ResNet 模型，并结合前面定义的版本以及全连接层。
4. 定义损失函数，例如交叉熵损失；
5. 在训练数据上训练模型，并通过验证数据评估模型性能；
6. 使用测试数据评估最终的模型性能。

以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.downsample = downsample
    
    def forward(self, x):
        residual = x
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        if self.downsample:
            residual = self.downsample(x)
        out += residual
        out = self.relu(out)
        return out

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=10):
        super(ResNet, self).__init__