怎么使用pytorch调用resnet()

要使用PyTorch调用ResNet，首先需要导入必要的库和模块，包括PyTorch和torchvision。

然后，您可以使用torchvision.models.resnet来创建一个ResNet模型。该模型具有多个版本，包括ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101和ResNet152。以下是一个使用ResNet50的示例代码：

import torch
import torchvision

# 创建一个ResNet50模型实例
resnet = torchvision.models.resnet50()

# 输入数据的张量形状
input_shape = (1, 3, 224, 224)

# 创建一个虚拟输入数据张量
input_tensor = torch.randn(input_shape)

# 将输入张量传递给模型以获得输出
output = resnet(input_tensor)

# 打印输出张量的形状
print(output.shape)

在上面的示例代码中，我们首先导入了必要的库和模块，然后使用torchvision.models.resnet50()创建了一个ResNet50模型实例。接下来，我们创建了一个虚拟输入数据张量，并将其传递给模型以获得输出。最后，我们打印输出张量的形状，以确保模型正在按预期工作。

请注意，ResNet模型的输入张量形状必须是四维的，即(batch_size, num_channels, height, width)。在上面的示例代码中，我们使用了一个形状为(1, 3, 224, 224)的虚拟输入张量作为示例。您可以根据自己的需要更改输入张量的形状。