给出一个以ResNet为模型的具有三特征输入{x,y,z}三输出{t1,t2,t3}的使用pytorch的预测代码示例

以下是一个使用ResNet作为模型的具有三个特征输入{x,y,z}和三个输出{t1,t2,t3}的PyTorch预测代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 创建ResNet模型
resnet = models.resnet18(pretrained=True)

# 替换模型的最后一层，以适应三个输出
resnet.fc = nn.Sequential(
    nn.Linear(in_features=512, out_features=256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(in_features=256, out_features=128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(in_features=128, out_features=3)
)

# 加载模型权重
resnet.load_state_dict(torch.load('resnet_weights.pth'))

# 创建输入张量
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 3个通道，224x224的图片
y = torch.randn(1, 3, 224, 224)
z = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_tensor = torch.cat((x, y, z), dim=1)  # 将三个输入张量拼接在一起

# 使用模型进行预测
output_tensor = resnet(input_tensor)
t1, t2, t3 = output_tensor[0], output_tensor[1], output_tensor[2]

# 输出预测结果
print('t1:', t1)
print('t2:', t2)
print('t3:', t3)

在此示例中，我们使用了一个预先训练好的ResNet模型，并将其最后一层替换为适应三个输出的全连接层。然后，我们加载了预先训练好的模型权重，并创建了一个包含三个输入张量的输入张量。最后，我们使用模型进行预测，并输出了三个输出张量的值。