ResNet残差网络在Pytorch中的实现与cifar10数据集的预测

深度学习中的残差网络（ResNet）是一种非常流行的卷积神经网络架构，它通过引入残差块来解决深层网络的退化问题。在本文中，我们将使用Pytorch来实现ResNet，并利用该模型对cifar10数据集进行预测。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在Pytorch中，我们可以使用torchvision库加载和预处理cifar10数据集。此外，还需要导入torch.nn、torch.optim和torch.utils.data等模块。

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