用Resent-34写一个场景识别的代码

好的，以下是使用ResNet-34进行场景识别的代码：

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

# 加载预训练的ResNet-34模型
resnet = models.resnet34(pretrained=True)

# 冻结所有卷积层的参数
for param in resnet.parameters():
    param.requires_grad = False

# 替换最后一层全连接层，输出为类别数
num_classes = 10
resnet.fc = nn.Linear(resnet.fc.in_features, num_classes)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(resnet.fc.parameters(), lr=0.001)

# 加载数据集并进行训练
# ...

# 在测试集上进行评估
# ...

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的ResNet-34模型，并冻结了所有卷积层的参数，然后替换了最后一层全连接层，将输出改为我们需要的类别数。接着定义了损失函数和优化器，并进行了数据加载和训练。最后在测试集上进行评估。需要注意的是，代码中的注释部分需要根据具体情况进行填写。