resnet50.pth实现代码

resnet50.pth是一个预训练的深度学习模型文件，用于图像分类任务。它的实现代码是基于深度学习框架PyTorch的，具体实现可以参考以下代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的resnet50模型
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
resnet50.eval()

# 加载一个示例图像进行预测
input_image = torch.rand(1, 3, 224, 224)
output = resnet50(input_image)

# 输出预测结果
print(output)

以上代码通过调用PyTorch提供的resnet50模型，加载了预训练的权重，并将模型设置为评估模式。接着，通过随机生成一个示例图像作为输入，使用resnet50对其进行预测，并输出预测结果。