解决PyTorch中ResNet-101加载预训练模型'weights'参数错误问题

解决PyTorch加载ResNet-101预训练模型时'weights'参数错误问题

在使用PyTorch加载预训练的ResNet-101模型时，你可能会遇到使用 model = resnet101(weights='imagenet') 出现 'weights='imagenet'' 无法识别的问题。这通常是由于你使用的torchvision版本较旧导致的。

解决方法：

1. 升级torchvision:
   建议将torchvision升级到最新版本，以确保支持weights='imagenet'参数。你可以使用以下命令升级：

   pip install --upgrade torchvision
   

2. 使用'pretrained=True'参数: 在旧版本的torchvision中，可以使用pretrained=True参数加载预训练的权重。将代码修改为以下形式：

   # 加载预训练的ResNet-101模型
   model = resnet101(pretrained=True)
   

   这会使用ImageNet数据集上预训练的权重初始化ResNet-101模型。

总结：

请确保你的torchvision库是最新版本，以便使用weights='imagenet'参数。如果更新后仍然出现问题，请尝试使用pretrained=True参数加载预训练模型。