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。

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：

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。

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。