vgg19权重pth文件的下载

VGG19是一种深度卷积神经网络模型，由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出。它在ImageNet图像分类任务上取得了很好的性能，并且因为结构清晰、容易理解和复现而广泛应用于计算机视觉领域。

如果你需要VGG19预训练权重（通常是以.pth文件格式存储的权值），可以从几个开源资源获取：

1. **TensorFlow Hub**: Google提供了一个预训练的VGG19模型，你可以通过`tensorflow_hub.KerasLayer`加载它：

   import tensorflow as tf
   model_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/vgg19/feature_vector/4"
   pre-trained_vgg = tf.keras.Sequential([
       hub.KerasLayer(model_url)
   ])

完成后，这个模型的权重就是下载并存储在本地的。

2. **PyTorch官方仓库**：如果你想使用PyTorch，可以在官方GitHub库找到预训练模型的权重文件：
- 例如，在`torchvision.models.vgg`模块中，你可以下载VGG19的预训练权重：

     from torchvision.models.vgg import vgg19_bn
     model = vgg19_bn(pretrained=True)

这样模型的参数就会自动下载并解压到你的PyTorch `~/.cache/torch/checkpoints`目录下。

3. **第三方库如** `torchvision.datasets.utils.download_url` 或者 `requests` 等可以从网上下载，然后手动保存到本地。

记得在使用预训练权重前，可能需要根据你的项目需求（比如修改输入尺寸、去掉最后一层等）进行一些调整。