PATH = './cifar_net.pth'是一个什么预训练模型

`PATH = './cifar_net.pth'` 是一个PyTorch的预训练模型，其中 `cifar_net` 是该预训练模型的名称，`.pth` 是其扩展名。该模型是在CIFAR-10数据集上预训练的一个卷积神经网络，用于图像分类任务。在PyTorch中，使用 `torch.save()` 函数将训练好的模型保存为.pth文件，可以使用 `torch.load()` 函数加载该文件以获取模型的参数。

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PATH = './cifar_net.pth'什么意思

这行代码是定义了一个字符串变量 PATH，其值为'./cifar_net.pth'，表示模型参数文件的路径。在 PyTorch 中，训练好的模型通常会被保存到文件中，以便在需要时可以重新加载模型参数，继续进行训练或者用于预测。因此，这行代码的作用是指定模型参数文件的路径，以便后续可以加载该文件中的参数。

PATH = './cifar_net.pth' net.load_state_dict(torch.load(PATH))什么意思

这段代码是用来加载一个预训练模型的权重。具体来说：

- `PATH = './cifar_net.pth'` 表示预训练模型的权重文件路径，这里的 `cifar_net.pth` 是一个文件名，可以根据实际情况进行修改。
- `torch.load(PATH)` 是用来加载权重文件的函数，它返回一个包含模型权重的字典对象。
- `net.load_state_dict()` 是用来将预训练模型的权重加载到当前模型中的函数，它接收一个字典对象，字典的键是模型的参数名称，而字典的值是对应的参数值。

因此，这段代码的作用是将预训练模型的权重加载到当前模型中，以便在后续的任务中使用。