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)

这个警告是关于权重参数的使用问题，它说明你传递给模型的权重参数已经过时，不再被建议使用，并且可能在将来版本中被删除。当前的行为等同于使用 `weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1`。你可以使用 `weights=ResNet18_Weights.DEFAULT` 来获取最新的权重。建议你更新代码中的权重参数，以避免在将来出现问题。

相关问题

userwarning: arguments other than a weight enum or `none` for 'weights' are

这是Python中的一个警告信息，意思是"weights"参数只能接受权重枚举或者"none"，不能接受其他参数。

在机器学习和统计领域，有时候我们需要给不同的样本或特征赋予不同的权重。"weights"参数就是用来指定样本或特征的权重的。在这个警告信息中，它提醒我们只能使用权重枚举类型（比如"balanced"）或者"none"来给样本或特征赋予权重。

警告信息的目的是为了提醒我们使用正确的参数，保证我们的代码能够正常运行。在处理这个警告信息时，我们需要检查我们传入的参数是否符合要求，如果不符合，需要进行相应的修改。可以查看函数的文档或源代码来了解可接受的参数类型，或者参考示例代码来正确使用"weights"参数。

总之，这个警告信息简单明了地告诉了我们在使用"weights"参数时遇到了问题，只能接受权重枚举类型或者"none"，并提示我们应该修正这个问题。

UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn(这个问题如何解决

这个问题是由于使用的模型版本较老导致的。解决方法是将代码中的参数`pretrained`替换为`weights`，或者更新模型版本到0.13及以上。同时，建议在代码中加上以下语句以忽略该警告：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')