使用Python进行视觉深度学习：在ImageNet上训练ResNet

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，尤其是在图像分类任务上。其中，ResNet是一种非常流行的深度神经网络架构，它通过引入残差连接解决了训练深层网络时的梯度消失问题。在本教程中，我们将使用Python和深度学习库来训练一个ResNet模型，在ImageNet数据集上进行图像分类。

首先，我们需要准备数据集。ImageNet是一个庞大的图像数据库，包含数百万个标注图像，用于各种视觉任务的训练和评估。由于ImageNet数据集的规模较大，我们将使用一个经过预处理的子集来加快训练速度。你可以从官方网站（http://www.image-net.org/ ↗）上下载ImageNet数据集。

接下来，我们将使用深度学习库中的相应模块来构建和训练ResNet模型。在Python中，我们可以使用流行的深度学习库之一，如TensorFlow或PyTorch。下面是使用PyTorch的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms