UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn(这个问题如何解决

时间: 2024-03-16 07:45:42 浏览: 382
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VGG16预训练参数（VGG16_pretrained）

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这个问题是由于使用的模型版本较老导致的。解决方法是将代码中的参数`pretrained`替换为`weights`，或者更新模型版本到0.13及以上。同时，建议在代码中加上以下语句以忽略该警告： ``` import warnings warnings.filterwarnings('ignore') ```
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这个警告是因为在 torchvision.models 模块中，参数 pretrained 在版本 0.13 中已经被弃用并用 weights 替换。如果你使用的是较新版本的 torchvision，可以使用 weights 参数来代替 pretrained 参数。如果你想继续...

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=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet18_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg)

这个警告是关于权重参数的使用问题，它说明你传递给模型的权重参数已经过时，不再被建议使用，并且可能在将来版本中被删除。当前的行为等同于使用 weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1。你可以使用 weights=...

UserWarning: The torchvision.transforms.functional_tensor module is deprecated in 0.15 and will be **removed in 0.17**. Please don't rely on it. You probably just need to use APIs in torchvision.transforms.functional or in torchvision.transforms.v2.functional. warnings.warn(

对于这个警告信息，它意味着你正在使用已经过时的 torchvision.transforms.functional_tensor 模块。在 torchvision 的下一个版本（0.17）中，该模块将被移除，因此不建议依赖它。相反，你应该使用 torchvision....

UserWarning: Argument interpolation should be of type InterpolationMode instead of int. Please, use InterpolationMode enum. warnings.warn

这个警告是在使用PyTorch库（torchvision）时发生的，它提示interpolation参数应该是一个InterpolationMode枚举类型而不是整数。InterpolationMode是用于控制图像缩放过程中的插值方式的一个预定义选项。 当...

UserWarning: The epoch parameter in scheduler.step() was not necessary and is being deprecated where possible. Please use scheduler.step() to step the scheduler. During the deprecation, if epoch is different from None, the closed form is used instead of the new chainable form, where available. Please open an issue if you are unable to replicate your use case: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose. warnings.warn(EPOCH_DEPRECATION_WARNING, UserWarning)

警告：scheduler.step（）中的时代参数不是必需的，正在尽可能地弃用。请使用scheduler.step（）来步进调度程序。在淘汰期间，如果时代与none不同，则使用闭合... 警告（epoch_deprecation_warning，userwarning）

userwarning: the epoch parameter in scheduler.step() was not necessary and is being deprecated where possible. please use scheduler.step() to step the scheduler. during the deprecation, if epoch is different from none, the closed form is used instead of the new chainable form, where available. please open an issue if you are unable to replicate your use case: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose. warnings.warn(epoch_deprecation_warning, userwarning)

警告：scheduler.step（）中的时代参数不是必需的，正在尽可能地弃用。请使用scheduler.step（）来步进调度程序。在淘汰期间，如果时代与none不同，则使用闭合... 警告（epoch_deprecation_warning，userwarning）

UserWarning: 'verbose_eval' argument is deprecated and will be removed in a future release of LightGBM. Pass 'log_evaluation()' callback via 'callbacks' argument instead.什么意思

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userwarning: the use of label encoder in xgbclassifier is deprecated and will be removed in a future release. to remove this warning, do the following: 1) pass option use_label_encoder=false when constructing xgbclassifier object; and 2) encode your labels (y) as integers starting with 0, i.e. 0, 1, 2, ..., [num_class - 1]. warnings.warn(label_encoder_deprecation_msg, userwarning)

为了消除这个警告，请执行以下操作：1）在构建xgbclassifier对象时传递选项use_label_encoder=false；2）将标签（y）编码为从开始的整数，即、1、2、...，[num_class-1]。警告：标签编码器已过时，请注意。

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