加载预训练模型(有重大更新)

相信最近 (2022年7月) 安装或者更新了 PyTorch 和 torchvision 的同志们可能跑代码时遇到了下面的报错之一：

• UserWarning: The parameter ‘pretrained’ is deprecated since 0.13 and will be removed in 0.15, please use ‘weights’ instead.

• UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for ‘weights’ are deprecated since 0.13 and will be removed in 0.15. 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.

• Expected type ‘Optional[ResNet50_Weights]’, got ‘str’ instead

这是因为 torchvision 0.13对预训练模型加载方式作出了重大更新造成的。今天一次性就可以把上面3条Bug全部消灭。

从 torchvision 0.13开始，torchvision提供一个全新的多权重支持API (Multi-weight support API) ，支持将不同版本的权重参数文件加载到模型中。

1. 新老版本写法对比

从 torchvision 0.13开始，加载预训练模型函数的参数从 pretrained = True 改为 weights=预训练模型参数版本 。且旧版本的写法将在未来的torchvision 0.15版本中被Deprecated 。

举个例子：

from torchvision import models

# 旧版本的写法，将在未来的torchvision 0.15版本中被Deprecated
model_old = models.resnet50(pretrained=True) # deprecated
model_old = models.resnet50(True) # deprecated

# torchvision 0.13及以后的新版本写法
model_new = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)
# 没有预训练模型加载
model = models.resnet50(weights=None)
model = models.resnet50()

其中，第8行代码的 IMAGENET1K_V1 表示的是 ResNet-50 在 ImageNet 数据集上进行预训练的第一个版本的权重参数文件。是一个版本标识符。

2. 新写法的好处

在旧版本的写法 pretrained = True 中，对于预训练权重参数我们没有太多选择的余地，一执行起来就要使用默认的预训练权重文件版本。但问题是，现在深度学习的发展日新月异，很快就有性能更强的模型横空出世。

而使用新版本写法 weights=预训练模型参数版本 ，相当于我们掌握了预训练权重参数文件的选择权。我们就可以尽情地使用更准更快更强更新的预训练权重参数文件，帮助我们的研究更上一层楼。

举个例子：

from torchvision import models

# 加载精度为76.130%的旧权重参数文件V1
model_v1 = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)
# 等价写法
model_v1 = models.resnet50(weights="IMAGENET1K_V1")

# 加载精度为80.858%的新权重参数文件V2
model_v2 = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2)
# 等价写法
model_v1 = models.resnet50(weights="IMAGENET1K_V2")

如果你不知道哪个权重文件的版本是最新的，没关系，直接选择默认DEFAULT即可。官方会随着 torchvision 的升级而让 DEFAULT 权重文件版本保持在最新。如下代码所示：

from torchvision import models

# 如果你不知道哪个版本是最新, 直接选择默认DEFAULT即可
model_new = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.DEFAULT)