下载 ResNet50 的预训练权重

ResNet50是一种深度残差网络模型，它在计算机视觉领域非常流行，特别是在图像分类任务上。下载预训练权重通常是为了在迁移学习中快速初始化模型，以便在新的数据集上进行微调。

如果你想从Keras、PyTorch或其他库下载预训练的ResNet50模型，可以按照以下步骤操作：

**对于Keras（TensorFlow backend）:**

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
resnet = ResNet50(weights='imagenet')

这会下载一个已经在ImageNet数据集上训练过的模型，`weights='imagenet'`表示预训练权重。

**对于PyTorch:**

import torch
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)

同样，`pretrained=True`意味着加载预训练的权重。

**注意**: 需要在开始使用之前检查所选库是否支持该功能，并且你需要安装相应的库（如TensorFlow或PyTorch），并且网络可能需要稍作调整才能适应你的特定任务。