model = resnet50(num_classes=1) state_dict = torch.load(opt.model_path, map_location='cpu') model.load_state_dict(state_dict['model']) if (not opt.use_cpu): model.cuda() model.eval()的含义

这段代码的含义是：

1. 创建一个 ResNet50 模型，输出为 1 类别。

2. 从指定路径 opt.model_path 加载预训练模型的权重参数 state_dict。

3. 将加载的权重参数 state_dict 加载到模型中。

4. 如果不使用 CPU 运行，则将模型放到 GPU 上。

5. 将模型设置为评估模式，即不进行训练。

总体来说，这段代码的作用是加载一个预训练的 ResNet50 模型，并将其设置为评估模式，以便后续使用。

相关问题

model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()

这段代码是在 PyTorch 中加载预训练的 ResNet50 模型，并载入预训练的模型权重。具体来说，它包括以下步骤：

1. `resnet50(num_classes=2)`：创建一个 ResNet50 模型实例，并设置 `num_classes=2` 表示输出类别数为 2，因为该模型是用于二分类任务。

2. `model_weight_path = "./resNet50.pth"`：设置模型权重文件的路径，即预训练的 ResNet50 模型的权重文件。

3. `model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))`：使用 PyTorch 的 `load_state_dict()` 函数加载预训练的模型权重。其中 `torch.load()` 函数将模型权重文件加载到内存中，并使用 `load_state_dict()` 函数将其赋值给模型实例。

4. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，即不进行梯度计算和反向传播，只进行前向传播计算输出结果。

这些步骤将预训练的 ResNet50 模型加载到内存中，并准备好进行预测。可以使用该模型对图像进行分类等机器学习任务。

model = ResNet_101(num_classes=20) model.load_state_dict(torch.load("../models/train-01-0.8536.pth"))

这段代码用于加载预训练的`ResNet_101`模型的状态字典。`ResNet_101`是一个继承自`nn.Module`的PyTorch模型，它的初始化方法接受一个参数`num_classes`，表示最终的分类数。在这里，你首先实例化了一个`ResNet_101`模型对象，并将它的`num_classes`参数设置为20。接下来，你使用`torch.load()`方法从磁盘上加载已经训练好的模型的状态字典。这个方法接受一个文件路径作为输入，并返回一个包含模型状态字典的Python字典对象。你将这个状态字典对象通过`model.load_state_dict()`方法加载到你的模型中，以便将已经训练好的权重和偏置值加载到你的模型中以进行预测。