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)
时间: 2023-08-11 18:04:48 浏览: 85
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。
相关问题
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:
```python
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。
from torchvision.models.resnet import resnet34
`from torchvision.models.resnet import resnet34` 是导入PyTorch torchvision库中预训练的ResNet-34模型的语句。ResNet(残差网络)是一种深度卷积神经网络,它通过引入残差块解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题。
当你使用这个语句时,你会得到一个已经训练好的ResNet-34模型实例,可以直接用于图像分类任务,或者作为特征提取器。下面是一个简单的示例展示如何加载和使用resnet34模型[^4]:
```python
from torchvision import models
from PIL import Image
import torch
# 加载预训练的resnet34模型
model = models.resnet34(pretrained=True)
# 将模型设置为评估模式(不更新权重)
model.eval()
# 读取图像并转换为Tensor
img = Image.open('path_to_your_image.jpg')
img_tensor = transforms.functional.to_tensor(img)
# 前向传播
with torch.no_grad():
output = model(img_tensor.unsqueeze(0))
# 获取预测结果
_, predicted_class = torch.max(output.data, 1)
print(f"Predicted class: {predicted_class}")
```
请注意,你需要先安装torchvision库,并可能需要调整图像预处理部分以适应你的具体需求。
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