resnet = models.resnet34(pretrained=False)在torchvision0.15中pretrained已经弃用，修改为用参数weights的写法

是的，您说得对。在torchvision 0.15中，pretrained参数已经被弃用，可以使用weights参数来指定预训练模型的权重文件路径或者使用预训练模型的名称。例如，如果您要使用ResNet-34的预训练模型权重，可以这样写：

resnet = models.resnet34(weights='resnet34.pth')

其中'resnet34.pth'是预训练模型权重文件的路径。如果您想使用PyTorch官方提供的预训练模型，可以使用以下代码：

resnet = models.resnet34(weights='imagenet')

这将下载并使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-34模型。当然，您也可以指定其他的预训练模型名称。