pytorch resnet50下载C:\Users\刘铭基\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe C:\Users\刘铭基\PycharmProjects\HUAHUI\main.py Downloading: "https://github.com/pytorch/vision/zipball/v0.10.0" to C:\Users\刘铭基/.cache\torch\hub\v0.10.0.zip C:\Users\刘铭基\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( C:\Users\刘铭基\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or `None` for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing `weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1`. You can also use `weights=ResNet50_Weights.DEFAULT` to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) Downloading: "https://download.pytorch.org/models/resnet50-0676ba61.pth" to C:

### PyTorch 中 ResNet50 模型的下载与 `weights` 参数替代 `pretrained` 在较新的 PyTorch 版本（1.6及以上），官方推荐使用 `weights` 参数代替旧版的 `pretrained=True/False` 来加载预训练模型。这种方式提供了更灵活的选择，允许开发者指定不同的权重配置。 #### 使用 `weights=ResNet50_Weights.DEFAULT` 以下是通过 `torchvision.models.resnet50` 下载并加载默认预训练权重的方法： ```python import torch from torchvision import models # 加载带有默认预训练权重的 ResNet50 模型 resnet50_model = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.DEFAULT) # 如果需要修改最后一层全连接层以适应特定任务 num_ftrs = resnet50_model.fc.in_features resnet50_model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # 假设 num_classes 是目标类别的数量 # 将模型设置为评估模式 resnet50_model.eval() ``` 此方法会自动从官方存储库下载最新的预训练权重[^1]。如果本地已有缓存，则无需重新下载。 --- #### 处理警告问题 当使用旧版本参数 `pretrained=True` 时，可能会遇到如下警告： > UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future. 这是由于 PyTorch 推荐改用 `weights` 参数来提高灵活性和可维护性。因此，建议始终优先采用新方式定义模型及其对应的权重配置[^3]。 例如，可以显式选择不带任何预训练权重的方式创建模型实例： ```python untrained_resnet50 = models.resnet50(weights=None) ``` 或者仅加载部分自定义权重文件： ```python custom_weights_path = "path/to/custom/resnet50_weights.pth" state_dict = torch.load(custom_weights_path) resnet50_model.load_state_dict(state_dict) ``` --- #### 自定义网络中集成 ResNet50 并加载预训练权重 对于复杂网络结构（如 TestNet 含有额外的一维卷积和线性层），可以通过以下代码实现初始化 ResNet50 层的同时保留其预训练权重： ```python class TestNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(TestNet, self).__init__() # 初始化 ResNet50 并保持预训练权重 self.resnet50 = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.DEFAULT) # 替换最后的全连接层以适配目标任务 num_ftrs = self.resnet50.fc.in_features self.resnet50.fc = torch.nn.Identity() # 移除原 FC # 添加其他组件 (假设有一维卷积和其他线性变换) self.conv1d = torch.nn.Conv1d(in_channels=num_ftrs, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1) self.linear = torch.nn.Linear(128, num_classes) def forward(self, x): x = self.resnet50(x) # 提取特征向量 x = x.view(x.size(0), -1) # 调整形状供后续处理 x = torch.relu(self.conv1d(x)) # 应用一维卷积 x = self.linear(x) # 输出最终结果 return x ``` 上述代码片段展示了如何将 ResNet50 集成到更大的网络框架中，并确保其初始状态继承了预训练的知识[^4]。 --- ### 注意事项 - **设备兼容性**：确保所有张量均位于同一计算设备上（CPU 或 GPU）。可通过 `.to(device)` 方法完成迁移。 - **冻结权重**：有时为了防止破坏已有的良好特性表示，可以选择暂时冻结 ResNet50 的梯度更新： ```python for param in resnet50_model.parameters(): param.requires_grad = False ``` ---