Pytorch中有Resnet这个函数吗

是的，PyTorch中提供了预定义的ResNet模型，可以直接使用。ResNet是一种非常流行的深度卷积神经网络，由于其强大的性能和易于训练的特性，已经被广泛用于图像分类、目标检测等领域。

在PyTorch中，可以通过导入`torchvision.models`模块来使用ResNet模型。下面是一个使用ResNet18模型进行图像分类的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
resnet18.eval()

input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = resnet18(input_tensor)
print(output)

在这个示例代码中，我们首先导入了`torchvision.models`模块，并使用`models.resnet18(pretrained=True)`函数加载了一个预训练的ResNet18模型。然后，我们使用`resnet18.eval()`函数将模型设置为评估模式。接着，我们生成了一个随机输入张量`input_tensor`，并将其传入模型中进行预测。最后，我们打印了模型的输出结果。

需要注意的是，这个示例代码中的ResNet18模型是在ImageNet数据集上进行训练的，因此可以用于图像分类任务。如果想要在自己的数据集上训练ResNet模型，可以参考PyTorch中提供的ResNet源代码，并进行相应的修改和训练。