要在上述代码上实现预训练模型微调，需要进行以下步骤：

1.加载预训练模型

在该代码中，需要先加载一个预训练模型，例如ResNet-50，可以使用以下代码加载：

from mindspore.model_zoo.resnet import resnet50

pretrained_net = resnet50(pretrained=True)

2.将预训练模型的参数复制到新的网络中

在该代码中，需要将预训练模型的参数复制到新的ResNet网络中，可以使用以下代码：

for param, pre_param in zip(net.trainable_params(), pretrained_net.trainable_params()): param.set_data(pre_param.data)

注意，这里的net是新的ResNet网络。

3.微调新的网络

在将预训练模型的参数复制到新的网络中后，可以对新的网络进行微调。可以使用以下代码：

model = Model(net, net_loss, net_opt, metrics={"accuracy": Accuracy()})

设定loss监控

loss_cb = LossMonitor(per_print_times=train_data.get_dataset_size())

训练模型

model.train(30, train_data, loss_cb)

在微调时，可以根据需要调整学习率和训练轮数等参数。