部署ResNet意味着在计算机视觉任务中使用预训练的ResNet模型，例如进行图像分类或目标检测。下面是一些步骤来部署和使用ResNet模型：
获取训练好的ResNet模型：你可以从互联网上下载已经在大规模图像数据集上预训练好的ResNet模型，比如在ImageNet数据集上的权重。常见的框架，如PyTorch和TensorFlow，提供了官方发布的预训练的ResNet模型。
加载ResNet模型：使用你选择的深度学习框架，加载下载的ResNet模型文件，并且设置模型为推理模式。
数据预处理：在输入图像传递到模型之前，确保对图像进行与训练时相同的预处理。这通常包括将图像大小调整为模型的输入尺寸，标准化图像像素值等。
推理和预测：将预处理后的图像输入ResNet模型中进行前向传播，以获取模型对输入图像的预测结果。根据具体任务，你可以使用Softmax函数获取类别概率，或者在检测任务中，解析网络输出的边界框和类别。
后处理和结果展示：根据你的应用需求，你可能需要对模型输出进行后处理，比如过滤、调整阈值、可视化结果等，以便更好地展示和理解模型预测结果。
这些步骤是一个基本的指导，具体的实现方式会取决于你选择的深度学习框架和任务。希望这些信息能够帮助你开始部署和使用ResNet模型。