The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and will be removed in 0.15, please use 'weights' instead.

以前の書き方

ResNet50 を転移学習するサンプルコードで、以下のようにpretrainedを引数に指定しているものがあります。

from torchvision.models import resnet50

pretrain_model = resnet50(pretrained=True)

これは古い書き方で、v0.15以降では使えなくなります。v0.13.1時点では次のようなメッセージが表示されます。

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

解決策

公式のドキュメントを引用します。

from torchvision.models import resnet50, ResNet50_Weights

# Old weights with accuracy 76.130%
resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)

# New weights with accuracy 80.858%
resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2)

# Best available weights (currently alias for IMAGENET1K_V2)
# Note that these weights may change across versions
resnet50(weights=ResNet50_Weights.DEFAULT)

# Strings are also supported
resnet50(weights="IMAGENET1K_V2")

# No weights - random initialization
resnet50(weights=None)

古いサンプルコードと同じ結果を得たければIMAGENET1K_V1を、精度の良い転移学習を行いたい場合は IMAGENET1K_V1 または DEFAULTを選ぶのが良さそうです。
今回の場合は前者なので、下記が解決策となります。

from torchvision.models import resnet50, ResNet50_Weights

#pretrain_model = resnet50(pretrained=True)
pretrain_model = resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)