ft_net_convnext

您提到的是关于EfficientNetV2模型的预训练权重下载。对于EfficientNetV2_S（如`tf_efficientnetv2_s_21ft1k-d7dafa41.pth`），它可能指代了一个特定版本的Fine-Tuned (FT)模型，即针对特定任务进行了微调。然而，您提到了`ft_net_convnext`，这似乎与EfficientNetV2不同，可能是另一个模型系列。

对于ConvNeXt（Convolutional Next）这样的模型，Hugging Face Hub提供了预训练权重。下载ConvNeXt模型的步骤通常是这样的[^1]：

1. 使用Hugging Face的`hub`模块来加载预训练模型：

   from transformers import AutoModelForImageClassification, AutoConfig

   config = AutoConfig.from_pretrained("timm/convnext_base")
   model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("timm/convnext_base", config=config)

2. 下载模型权重：

   model.save_pretrained("/home/linxq/.cache/huggingface/hub/models/timm/convnext_base/")

请注意，这里的`/home/linxq/.cache/huggingface/hub/models--timm--tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k/`路径适用于EfficientNetV2，而`timm/convnext_base`对应于ConvNeXt模型。如果你需要ConvNeXt的预训练权重，你需要替换上述命令中的相应部分。