th，resnet50-19c8e357

Th似乎不是一个标准的Python库或模型名称。"resnet50-19c8e357"看起来像是一个特定版本的ResNet50神经网络模型的标识符，其中可能包含了训练权重（weights）或者是在某个项目中的特定配置。ResNet50是一种深度残差网络（Residual Network），常用于计算机视觉任务，如图像分类、对象检测等。

如果你指的是使用PyTorch或者TensorFlow这样的框架，加载预训练的ResNet50模型通常如下所示：

**示例 - 使用PyTorch加载预训练的ResNet50**

import torch
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
# 如果你想冻结所有层以便微调，可以这样做
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
# 只对最后一层（全连接层）进行训练
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, new_num_classes)

**示例 - 使用Keras（假设你已经安装了`tf.keras.applications.resnet50`）加载预训练的ResNet50**

from tensorflow.keras.applications import ResNet50
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 你可以选择只应用顶部的几个卷积层（不包括全局平均池化和全连接层）
last_layer = model.get_layer('avg_pool')
new_model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=last_layer.output)

请注意，不同的库可能会有不同的接口，上述代码展示了基本思路。