ImageNet-1K resnet
时间: 2023-09-09 12:06:44 浏览: 58
ImageNet-1K resnet 是一个在 ImageNet 数据集上预训练的 ResNet 模型。ResNet 是一个深度卷积神经网络架构,具有残差连接,能够有效地训练非常深的神经网络。
ImageNet 是一个包含超过一百万张图像的庞大数据集,涵盖了一千个不同类别的物体。ImageNet-1K 是指 ImageNet 数据集中的一千个类别子集,用于训练和评估视觉分类算法。
ResNet 是在 ImageNet-1K 数据集上进行训练的一种常用深度学习模型。它通过引入残差连接来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。残差连接允许信息直接跳过某些层级,从而更容易地传播梯度和优化网络。
因此,ImageNet-1K resnet 是指在 ImageNet-1K 数据集上预训练的 ResNet 模型,可以用于图像分类任务。
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在加载代码import torch import torchvision.models as models # 加载ResNet-50模型 resnet = models.resnet50(pretrained=True)时报错C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or `None` for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing `weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1`. You can also use `weights=ResNet50_Weights.DEFAULT` to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg)
这个警告是由于`pretrained`参数在torchvision的0.13版本中被弃用,并在未来版本中可能被移除。取而代之的是使用`weights`参数来指定加载的预训练权重。
为了解决这个问题,你可以将代码中的`pretrained=True`改为`weights='imagenet'`,如下所示:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载ResNet-50模型
resnet = models.resnet50(weights='imagenet')
```
这样修改后,将加载与ImageNet数据集上预训练的权重。如果你想要获取最新的权重,请使用`weights='default'`。
请注意,这个警告是可忽略的,代码仍然可以正常运行。但为了避免潜在的功能变更,建议根据警告信息进行修改。
UserWarning: Arguments other than a weight enum or `None` for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing `weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1`. You can also use `weights=ResNet18_Weights.DEFAULT` to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg)
这个警告信息是关于使用 ResNet18 模型的权重参数的。在版本 0.13 及以后的版本中,使用权重参数时应该只传入一个 weight enum 或者 `None`。如果传入其它参数,则会出现这个警告信息。当前的行为等同于传入 `weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1`。同时,你也可以使用 `weights=ResNet18_Weights.DEFAULT` 来获取最新的权重参数。这个警告信息告诉我们应该遵守最新的 API 使用方式。