ResNet是一种深度学习架构，通常用于解决计算机视觉任务。要使用ResNet，您可以按照以下步骤进行：
导入ResNet模型：首先，您需要从深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）中导入ResNet模型。
加载预训练权重（可选）：如果您需要在自己的数据集上进行微调或预测任务，您可以加载预训练的ResNet权重。
准备数据：准备您的数据集，并根据ResNet的输入要求进行预处理。
定义模型：根据您的任务需求，您可以使用ResNet模型的所有层，或者截断部分层，加入自定义层。
编译模型：根据您的任务定义损失函数、优化器以及评估指标，并编译模型。
训练模型（可选）：如果您需要在自己的数据集上进行训练，您可以使用训练数据集对模型进行训练。
评估模型：使用测试数据集来评估模型的性能，可以得出模型在新数据上的表现。
进行预测：最后，您可以使用训练好的或者加载的模型进行预测，对新数据进行分类或检测等任务。
以上是使用ResNet模型的一般步骤，具体实现细节可能因不同的深度学习框架而有所不同。如果您具体使用的是哪个框架，我可以为您提供更加具体的代码示例。