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。

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model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, n_class)

这段代码是基于预训练的 ResNet18 模型创建一个分类模型。预训练的 ResNet18 模型是在大规模图像数据集上进行预训练的，可以学习到图像的低级特征和高级特征。但是它的输出是一个全连接层，而不是用于分类的 softmax 层。因此，我们需要将全连接层替换为一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后一层的输出特征数，输出特征数等于分类数量。

具体来说，这段代码的第一行使用 PyTorch 的 `models` 模块创建了一个名为 `model` 的 ResNet18 模型，并加载了预训练权重。第二行使用 PyTorch 的 `nn` 模块创建了一个新的线性层，其输入特征数等于 ResNet18 最后一层的输出特征数 `model.fc.in_features`，输出特征数等于分类数量 `n_class`。第三行将新的线性层替换掉原来的全连接层，这样就得到了一个用于分类的 ResNet18 模型。

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)如何指定本地存储的预训练权重

如果您已经下载了预训练权重并希望在本地使用它们，可以将`pretrained`参数设置为`False`，然后使用`torch.load()`函数手动加载本地权重文件。例如，以下代码将加载本地存储的`resnet34-333f7ec4.pth`文件作为ResNet-34的预训练权重：

import torch
import torchvision

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=False)
state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth')
resnet.load_state_dict(state_dict)

请确保将`resnet34-333f7ec4.pth`文件放在当前工作目录中或指定正确的文件路径。