resnet50最终输出的模型数据是什么样的？权重是什么样的？

ResNet50是一个由50个卷积层组成的深度卷积神经网络模型，用于图像分类任务。该模型的最终输出是一个1000维的向量，表示输入图像属于1000个预定义类别中的哪一个。

ResNet50的权重是由在ImageNet数据集上进行大规模训练的结果得到的。这些权重是由一些开源框架，比如TensorFlow、PyTorch等，提供的预训练模型得到的，可以通过这些框架中的函数直接加载和使用。

具体来说，ResNet50的权重包括卷积层和全连接层的权重。这些权重在训练过程中被优化更新，以最大化模型在ImageNet数据集上的分类精度。这些训练好的权重可以被保存为一个模型文件，通常包括一个包含所有权重的二进制文件和一个描述模型结构的JSON或者YAML文件。

在使用ResNet50进行图像分类任务时，我们可以加载这些预训练的权重，然后将图像输入模型，最终得到一个1000维的向量，其中每个维度表示图像属于对应类别的概率。可以选择输出最高概率的类别作为图像的预测类别。