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：

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。

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解释代码：import os.path import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np from PIL import Image features_dir = './features' # 存放特征的文件夹路径 img_path = "F:\\cfpg\\result\\conglin.jpg" # 图片路径 file_name = img_path.split('/')[-1] # 图片路径的最后一个/后面的名字 feature_path = os.path.join(features_dir, file_name + '.txt') # /后面的名字加txt transform1 = transforms.Compose([ # 串联多个图片变换的操作 transforms.Resize(256), # 缩放 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor()] # 转换成Tensor ) img = Image.open(img_path) # 打开图片 img1 = transform1(img) # 对图片进行transform1的各种操作 # resnet18 = models.resnet18(pretrained = True) resnet50_feature_extractor = models.resnet50(pretrained=True) # 导入ResNet50的预训练模型 resnet50_feature_extractor.fc = nn.Linear(2048, 2048) # 重新定义最后一层 torch.nn.init.eye(resnet50_feature_extractor.fc.weight) # 将二维tensor初始化为单位矩阵 for param in resnet50_feature_extractor.parameters(): param.requires_grad = False # resnet152 = models.resnet152(pretrained = True) # densenet201 = models.densenet201(pretrained = True) x = Variable(torch.unsqueeze(img1, dim=0).float(), requires_grad=False) # y1 = resnet18(x) y = resnet50_feature_extractor(x) y = y.data.numpy() np.savetxt(feature_path, y, delimiter=',') # y3 = resnet152(x) # y4 = densenet201(x) y_ = np.loadtxt(feature_path, delimiter=',').reshape(1, 2048)

这段代码主要是使用预训练的ResNet50模型提取一张图片的特征，并将特征保存到文本文件中。具体解释如下：

1. 导入需要的库，包括os.path、torch、torch.nn、torchvision、numpy、PIL等。

2. 定义一个变量features_dir用于存放特征的文件夹路径，img_path用于指定待提取特征的图片路径。

3. 通过split函数获取图片路径的最后一个/后面的名字，然后将其加上.txt后缀，即可得到特征文件的路径feature_path。

4. 定义一个transforms.Compose对象transform1，该对象串联多个图片变换的操作，包括缩放、中心裁剪、转换成Tensor等。

5. 使用PIL库中的Image.open函数打开指定路径的图片，然后对其进行transform1的各种操作，得到变换后的图片img1。

6. 导入预训练的ResNet50模型，并重新定义其最后一层为一个包含2048个节点的全连接层，使用torch.nn.init.eye函数将其初始化为单位矩阵。

7. 将模型中所有参数的requires_grad属性设置为False，以便在后续的计算中不会对其进行梯度更新。

8. 将变换后的图片img1包装成一个Variable对象x，并使用ResNet50模型提取其特征y。

9. 将特征y转换成一个numpy数组，并使用np.savetxt函数将其保存到特征文件feature_path中，以逗号为分隔符。

10. 最后使用np.loadtxt函数读取特征文件feature_path中的特征数据，并将其reshape成一个1行2048列的numpy数组y_。

def resnet_34(): # Define the resnet model resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True) # Update the fully connected layer of resnet with our current target of 10 desired outputs resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10) # Initialize with xavier uniform torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight) return resnet

这是一个使用PyTorch实现的ResNet-34模型，主要包括以下三个步骤：

1. 调用PyTorch内置的ResNet-34模型

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)

2. 更新ResNet-34模型的全连接层，使其输出维度为10（这里假设是10分类问题）

resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10)

3. 对全连接层的权重进行Xavier初始化

torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight)

最终返回修改后的ResNet-34模型。

需要注意的是，这里使用了预训练的ResNet-34模型（pretrained=True），这意味着模型的所有权重已经在ImageNet数据集上进行了训练。因此，我们可以从预训练模型中学习到更好的特征表示，从而加速模型的训练和提高模型的准确率。