model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: ResNet50.__init__() missing 1 required positional argument: 'Bottleneck'

这个错误提示表明在创建 ResNet50 模型时，缺少一个必需的位置参数“Bottleneck”。这是因为在实例化 ResNet50 模型时，需要指定使用的残差块类型。具体而言，ResNet50 中使用的是 Bottleneck 残差块。因此，需要在实例化 ResNet50 模型时传递 Bottleneck 类型。

您可以使用以下代码来实例化 ResNet50 模型：

import torchvision.models as models

class ResNet50(models.resnet.ResNet):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ResNet50, self).__init__(
            block=models.resnet.Bottleneck, 
            layers=[3, 4, 6, 3], 
            num_classes=num_classes
        )

model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device)

在这里，我们继承了 torchvision.models.resnet.ResNet 类，并在构造函数中指定了 Bottleneck 残差块类型。同时，我们还使用了 3、4、6 和 3 个残差块的层数来构造 ResNet50 模型。最后，我们使用传递给脚本的 `num_classes` 参数来指定模型输出的类别数，并将模型移动到设备（例如 GPU）上进行加速。