# 调用预训练的resnet18进行迁移学习 # resnet50参数量过多，训练效果不太好 resnet = models.resnet18(weights=torchvision.models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1) for param in resnet.parameters(): param.requires_grad = False # 将resnet的输出fc(全连接层)替换为本任务所需的格式 # 1000-->256-->relu-->dropout-->29-->softmax fc_inputs = resnet.fc.in_features resnet.fc = nn.Sequential( nn.Linear(fc_inputs, 256), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(256, 5749) )

这段代码使用了预训练的ResNet18模型进行迁移学习，但是它的权重被固定，不会被更新。然后，它将ResNet18模型的最后一层全连接层替换为一个包含256个神经元、ReLU激活函数、Dropout层和一个输出大小为5749的全连接层的新层。这个新层的输出大小是根据本任务的类别数量来确定的。这个模型可以用来进行图像分类任务。

相关问题

model_resnet = models.resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)会导致默认有全连接层吗？

`models.resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)` 这行代码是在Keras中加载预训练的ResNet50模型，其中`weights`参数指定了模型的权重初始化来自于ImageNet数据集预训练的版本。这个版本的ResNet50确实已经包含了预训练好的卷积部分，但它并不包括最终用于分类的全连接层。因为预训练的ResNet50通常是作为一种特征提取器来使用的，所以为了进行下游的分类任务，用户通常会在加载模型之后添加一个或多个全连接层。

例如：

model_resnet = models.resnet50(weights='imagenet')
new_output_layer = layers.Dense(num_classes, activation='softmax') # num_classes是你的类别数
model_resnet = Model(inputs=model_resnet.inputs, outputs=new_output_layer(model_resnet.output))

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。