Adafactor优化器仅适用于基于Transformers的深度学习模型，因此它不能直接用于ResNets和MAML等其他模型。但可以使用其他优化器来代替Adafactor，例如Adam或SGD等。以下是使用PyTorch实现替代Adafactor的示例代码：

import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ResNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))

在上面的代码中，我们使用Adam优化器替换了Adafactor并训练了一个ResNet模型。同时，也可以使用其他PyTorch中提供的优化器。