efficientnet_b5的预训练后官方的权重地址

EfficientNet-B5是一款预先训练的深度学习模型，它是在ImageNet数据集上进行了大规模的图像分类任务训练的。其官方权重通常可以在TensorFlow或PyTorch的模型仓库中找到。以下是获取它们的一些常见资源：

**对于TensorFlow（TF）：**
你可以在TensorFlow Hub上找到EfficientNet B5的预训练权重：
- TensorFlow Hub地址: https://tfhub.dev/tensorflow/efficientnet/b5/classification/4
下载或加载时，可以使用`hub.KerasLayer`函数，例如：

import tensorflow as tf
model_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/efficientnet/b5/classification/4"
efficientnet_b5 = tf.keras.Sequential([
    hub.KerasLayer(model_url, input_shape=(None, None, 3))
])

**对于PyTorch：**
在PyTorch的 torchvision 库中，你可以从`torch.hub`模块导入EfficientNet-B5：

import torch
from torchvision.models import efficientnet_b5
model = efficientnet_b5(pretrained=True)

这里默认`pretrained=True`会加载官方预训练的权重。