net.load_state_dict(torch.load("../checkpoint/unet_depth=2_fold_1_dice_348055.pth"))

你好，这是一个加载 PyTorch 模型的代码，它的作用是将保存在 "../checkpoint/unet_depth=2_fold_1_dice_348055.pth" 文件中的模型参数加载到模型中。具体来说，它使用 PyTorch 的 load_state_dict() 函数将模型参数加载到一个预定义的 PyTorch 模型中。这个模型可能是一个神经网络，用于图像分类、目标检测等任务。

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def restore(self, save_path, model=None): if model is None: model = self.alg.model checkpoint = torch.load(save_path,map_location=torch.device('cpu')) # import pdb # pdb.set_trace() # a = torch.load_state_dict(checkpoint) model.load_state_dict(checkpoint)

这段代码是用来从指定路径 `save_path` 中加载模型参数到 `model` 中的。如果没有指定 `model`，则默认使用 `self.alg.model`。这个方法使用了 PyTorch 的 `load()` 方法来加载保存的模型参数。`map_location` 参数指定了将模型参数加载到 CPU 上，因为有些模型参数可能是在 GPU 上保存的，这样加载到 CPU 上可以避免 GPU 内存不足的问题。加载完成后，模型参数就被成功恢复了。

if train_cfg.flownet == '2sd': flow_net = FlowNet2SD(batchNorm=False, div_flow=20, channel_n=channel_n) flow_net.load_state_dict(torch.load('models/flownet2/FlowNet2-SD.pth')['state_dict']) else: flow_net = lite_flow.Network() flow_net.load_state_dict(torch.load('models/liteFlownet/network-default.pytorch')) flow_net.cuda().eval() # U

这段代码是用来加载光流模型的。首先判断使用的光流模型类型，如果是'2sd'，则加载FlowNet2SD模型；否则，加载liteFlowNet模型。

在加载模型之后，将其移动到GPU上，并设置为评估模式（eval）。这样，在进行光流计算时，就可以直接使用该模型进行计算。

值得注意的是，这段代码中使用了torch.load()函数来加载模型参数，该函数默认加载CPU上的模型参数。因此，在加载模型之后，还需要调用.cuda()函数将其移动到GPU上。