if epoch > 50 and epoch % 5 == 0: checkpoint = { 'epoch': epoch, 'net': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), } torch.save(checkpoint, "%s/net_params_%d.pth" % (model_dir, epoch))

这段代码看起来像是在训练过程中保存模型的checkpoint。具体来说，如果当前epoch大于50且epoch能够被5整除，就会将当前的模型参数、epoch数以及优化器参数保存到一个checkpoint中，并将其命名为 "net_params_{epoch}.pth"，其中{epoch}会被替换为当前的epoch数。这样做的目的是在训练过程中定期保存模型，以便在训练意外中断或出现其他问题时，可以从最近的checkpoint处恢复模型训练，避免重新开始训练。