问题描述： 当使用Bert和Resnet进行联合学习，并在实例化后检查模型时，发现PyTorch模型为空。

解决方法： 在使用Bert和Resnet进行联合学习时，需要分别实例化Bert和Resnet模型，并将它们的参数加载到联合模型中。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import torch
from transformers import BertModel
from torchvision.models import resnet50

class JointModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(JointModel, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.resnet = resnet50(pretrained=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(768 + 1000, 2) # 修改线性层的输入维度

    def forward(self, input_ids, attention_mask, image):
        bert_output = self.bert(input_ids, attention_mask)[0]
        resnet_output = self.resnet(image)
        combined_output = torch.cat((bert_output[:, 0, :], resnet_output), dim=1)
        output = self.fc(combined_output)
        return output

# 实例化联合模型
model = JointModel()

# 打印模型结构，检查是否为空
print(model)

在上述代码中，我们首先导入所需的库，然后定义了一个JointModel类作为联合模型。在__init__方法中，我们分别实例化了Bert模型和Resnet模型，并将它们的参数加载到联合模型中。然后，我们定义了一个线性层，将Bert和Resnet的输出合并后传入该层进行分类。

在forward方法中，我们首先将输入传递给Bert模型和Resnet模型，获取它们的输出。然后，我们将Bert的输出的第一个位置的特征向量（[CLS]标记）与Resnet的输出进行拼接。最后，将合并后的输出传递给线性层进行分类。

最后，我们实例化了联合模型，并打印模型结构。如果模型结构打印出来不为空，则表示模型实例化成功。

请注意，上述示例代码中的模型结构和参数加载可能需要根据具体的需求进行修改。