net = models.resnet152(pretrained =True)

当你使用`models.resnet152(pretrained=True)`来加载预训练的ResNet-152模型时，这将会下载并加载在ImageNet数据集上预训练的权重参数。

在这行代码中，`pretrained=True`指示`resnet152`函数从预训练模型中加载参数。预训练模型是在ImageNet数据集上进行训练的，该数据集包含1000个类别。因此，加载预训练模型后，你可以将其用于图像分类任务，其中类别数量为1000。

这行代码将返回一个ResNet-152模型的实例，该模型具有与预训练的权重相对应的网络结构和参数。你可以使用该模型进行图像分类、特征提取或迁移学习等任务。

相关问题

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

ResNet18是深度学习中一种经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）架构，由Kaiming He等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出。当你在PyTorch中的`torchvision.models`模块中使用`models.resnet18(pretrained=True)`时，这个代码含义是：

1. 导入ResNet18模型：`models.resnet18`表示从 torchvision.models 库中导入预训练的ResNet18模型。
2. `pretrained=True`：这个参数表示模型是以预训练权重初始化的。预训练意味着该模型已经在ImageNet数据集上进行了大量的训练，具有识别1000个不同类别的物体的强大能力。使用预训练的权重可以节省大量训练时间，并且往往能够为其他视觉任务提供不错的初始性能。

ResNet18的具体特点包括：
- 深度残差块（Residual Blocks）：使得网络能够更深，解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题。
- 斜接连接（Identity skip connections）：输入和输出直接相加，让网络可以更容易地学习到特征。
- 输入尺寸：通常接受224x224像素的RGB图像。

model = paddle.vision.models.resnet152(pretrained=True)adam学习率应该设置多少？

Adam学习率的设置需要根据具体的任务和数据集来决定，一般建议在训练初期先设置一个较大的学习率，然后逐渐降低学习率，直到收敛。通常情况下，学习率的初值可以设置为0.001，然后根据实验结果逐步调整。如果训练过程中发现模型收敛速度过慢或者出现了过拟合现象，可以适当降低学习率。如果模型训练过程中出现了震荡现象，可以试着增加学习率衰减的步数。同时，也可以尝试使用学习率调度器来动态地调整学习率，以获得更好的训练效果。