定义好resnet通用代码输入什么代码调用resnet101模型

要定义一个通用的ResNet模型代码，可以使用PyTorch框架中的torchvision.models.resnet模块。以下是一个简单的示例：

import torch
import torchvision.models as models

# Define ResNet model
def get_resnet(num_classes):
    model = models.resnet101(pretrained=True)
    num_features = model.fc.in_features
    model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes)
    return model

在上面的代码中，我们首先导入了PyTorch中的torch和torchvision.models模块，并定义了一个名为get_resnet的函数。该函数接受一个num_classes参数，表示分类任务的类别数。然后，我们使用预训练的ResNet-101模型，并将其最后一层的输出特征数更改为num_classes，以适应我们的分类任务。

要调用上面的代码并使用ResNet-101模型进行图像分类任务，可以使用以下代码：

# Load ResNet model
resnet = get_resnet(num_classes=10)

# Load input image
input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # Example input image

# Forward pass
output = resnet(input_image)

# Print output
print(output)

在上面的代码中，我们首先调用get_resnet函数，将其存储在resnet变量中。然后，我们生成一个3通道、224x224像素的随机输入图像，并将其传递给resnet模型进行分类。最后，我们打印输出结果