用theano绘制ResNet网络验证集的ROC曲线

首先，需要加载训练好的ResNet模型和验证集数据。然后使用模型进行预测，并计算出每个样本的预测概率和真实标签。接下来，根据不同的阈值，计算出真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate），并绘制ROC曲线。

下面是一个示例代码，需要安装Theano和sklearn库：

import theano
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载模型和数据
model = theano.function([...])  # 加载ResNet模型
X_val = [...]  # 加载验证集数据
y_val = [...]  # 加载验证集标签

# 预测每个样本的概率
y_pred = model(X_val)

# 计算真正率和假正率，并绘制ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_val, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

需要根据实际情况修改加载模型和数据的代码。另外，这个示例代码只能绘制二分类的ROC曲线，如果是多分类问题，则需要使用one-vs-all策略，分别绘制每个类别的ROC曲线。