要部署ResNet神经网络模型，可以按照以下步骤进行：
- 准备环境：
- 安装 Python 环境和相应的深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。
- 下载或准备 ResNet 模型的代码。
- 加载模型：
- 载入已经预训练好的 ResNet 模型权重数据。
- 根据框架提供的接口，加载 ResNet 模型结构。
- 处理数据：
- 准备输入数据，确保输入数据符合模型的输入要求。
- 对输入数据进行预处理，如缩放、归一化等。
- 运行模型：
- 将输入数据输入到 ResNet 模型中，执行前向传播计算。
- 获取模型输出结果，可以是分类的概率分布或其他类型的输出。
- 解释结果：
- 解析模型输出，可视化分类结果或其他分析结果。
- 根据模型输出结果做后续的操作，如分类、检测、识别等。
根据具体的情况可能会有一些额外的步骤或操作，以上是一个大致的部署流程。在实际部署过程中，可以根据具体需求和框架提供的文档进一步优化和完善部署流程。