如何把resnet写到神经网络训练模型里

将 ResNet 加入神经网络训练模型的步骤如下：

1. 首先导入 PyTorch 中的 ResNet 模型，例如 `from torchvision.models import resnet18`。
2. 修改 ResNet 的最后一层，将其输出大小与你的任务相匹配。例如，如果你的任务是二分类，可以将最后一层的输出大小修改为 2，这可以通过修改 `resnet18.fc = nn.Linear(512, 2)` 来实现。
3. 将 ResNet 加入到神经网络模型中。例如，如果你的神经网络由两个卷积层和一个全连接层组成，可以通过以下代码将 ResNet 加入到神经网络模型中：

import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet18

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.resnet = resnet18(pretrained=True)
        self.fc = nn.Linear(1000, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.resnet(x)
        x = self.fc(x)
        return x

在上面的代码中，我们首先定义了两个卷积层和一个全连接层，然后将 ResNet 加入到神经网络中，最后将全连接层的输出大小设置为 2。在 forward 函数中，我们依次执行卷积、ResNet 和全连接层。这里我们使用了预训练的 ResNet 模型，可以将 `pretrained=True` 参数传入构造函数中来实现。

4. 最后，根据你的任务需要，定义损失函数和优化器，将数据输入到模型中进行训练。

希望这些步骤可以帮助你将 ResNet 加入到神经网络训练模型中。